COFFEE：离散扩散的序列级引导框架
原文标题：Grab a Coffee: Future-Aware Guidance for Discrete Diffusion with Compiled Objectives
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离散扩散模型并行生成序列，但用序列级目标引导时因未解析token组合爆炸而难以实现。论文提出COFFEE，将序列依赖与目标分离，用无目标载体构建联合模型，并用编译有限状态模型记录组合偏好。该方法无需重训练即可支持硬约束与软目标，在符号、语言和生物基准上取得良好控制效果。
- 问题
- 离散扩散模型难以用序列级目标引导生成，枚举未解析 token 组合会指数爆炸。
- 方法
- COFFEE 将序列依赖与目标分离，用无目标载体构建联合模型、编译有限状态模型记录组合偏好，无需重训练即可引导。
- 结果
- 在符号、语言和生物基准上取得强控制效果，质量与多样性存在任务相关权衡。
- 影响
- 让序列级目标在推理期可用，扩散模型可控生成多了一条即插即用的路径。
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