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FlashMap：流映射投机解码在 Qwen3-8B 实现 6.1 倍加速
论文提出 FlashMap，一种连续流草稿模型，以目标模型隐藏状态为条件，一次前向生成整块 token 并捕捉 token 间依赖。相比 DFlash 等块扩散草稿器，其在 Qwen3-8B 上所有基准均更快，平均加速提升 7%，最高实现 6.1 倍无损加速。
arXiv NLP12 天前
#流匹配
共 36 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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Normalizing Flow Maps 兼顾少步生成与精确似然
论文提出 Normalizing Flow Maps（NFM），一类可精确求逆的推前映射，统一了归一化流与流映射，并给出点匹配与分布匹配两条一致性训练目标。在 CIFAR-10、ImageNet-64 条件生成上达到参数匹配归一化流的最优样本质量，并支持基于似然的 RLHF。
arXiv cs.LG13 天前
★ 3
MontageFlow：物理有效的高保真 EEG 生成模型
论文指出当前 EEG 生成模型普遍违反各通道间的线性恒等关系（每通道为两电极电压差），这一缺陷此前未被察觉。作者提出 MontageFlow，一种流匹配模型，通过将输出限制在满足这些恒等关系的信号空间内来保证物理有效性，并以生理状态向量为条件避免过度平滑。在 3 个大规模基准上，TS-FID 较最…
arXiv cs.AI18 天前
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LASER：潜空间伴随匹配的离线强化学习
论文提出LASER，一种离线强化学习算法，通过潜空间伴随匹配实现熵正则化的潜空间RL，避免时间反向传播。在40个OGBench任务上，LASER使用固定超参数即达到最优性能，超越需任务与数据集特定调优的基线方法。
arXiv cs.LG24 天前
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新方法probe guidance提升扩散语言模型生成性能
研究者提出探针引导（probe guidance）方法，利用冻结的扩散模型内部状态构建引导信号，原理类似 autoguidance，但推理时无需额外前向传播。该方法在连续扩散语言模型的无条件生成任务上刷新了最优性能，为流匹配模型的引导提供了更可靠的路径。
Apple Machine Learning Research40 天前
★ 3
新方法probe guidance刷新扩散语言模型引导性能
论文提出 probe guidance，利用现有扩散模型冻结的内部状态构建引导信号，原理类似 autoguidance 但无需推理时额外前向传播。在连续扩散语言模型上，该方法在无条件生成上刷新最优性能，并持续提升 1.7B 扩散语言模型的多选题基准表现。研究还揭示传统 autoguidance 中…
arXiv cs.LG44 天前
★ 3
FlowATC：用流匹配预测飞机轨迹
论文提出 FlowATC，一种仅用历史航空器轨迹训练、无需航路标签或航图监督的流匹配架构。模型在旧金山湾区 115 万条 ADS-B 轨迹窗口上训练，能复现 SFO 的 NIITE FOUR 离场程序等空域结构，并直接在原生不规则采样间隔上训练。在相同参数量下，条件流匹配比扩散模型在 minADE…
arXiv cs.LG46 天前
★ 3
MedFlow：医学时间序列合成新框架
MedFlow提出类别感知多尺度流匹配框架，用于医学时间序列合成。通过向量量化多尺度分词器和令牌边际引导，增强少数类模式，在四个公开数据集上优于扩散基线，提升AUPRC并大幅降低Context-FID。
arXiv cs.AI55 天前
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论文提出流匹配在流形上的相容似然目标
论文在 1D 平坦环面上发现 Riemannian 流匹配扩展可能被推向远离数据的速度场全局优化，并将此归因于「相容性」缺失。作者给出相容性一般条件，并提出基于端点指数族、仅支持可行速度的新目标，在球面地理基准与人体姿态数据上优于既有方法。
arXiv cs.LG6 天前
★ 2
CTRL-FM：面向长时节点故障的流匹配虚拟传感推理时结构控制框架
arXiv 新论文提出 CTRL-FM，一个保持观测不变的流匹配框架，把结构引导作为以故障为条件的推理时决策。它从存活测量中构造自监督代理故障，据此在无控制、图主导、时间主导与均衡四种策略间选择，并仅对缺失项施加控制。在 PeMS08、METR-LA、Air-36、AQI 四个数据集上，30% 与…
arXiv cs.LG9 天前
★ 2
DyProd-FM 实现分布漂移下极小极大最优预测流匹配
论文研究分布漂移下流匹配的预测问题，提出 DyProd-FM，在二元历史前缀上重拟合流匹配并用 sleeping Prod 主算法选择。在未知漂移预算下取得速度风险变化与目标分布变化两方面的动态遗憾上界，匹配下界表明其在 T 与预算上均达最优。
arXiv cs.LG10 天前
★ 2
ArcFlow 提出面向多求解器预算的流策略训练方法
论文指出固定求解器预算下的强化学习会掩盖低预算部署退化，提出 ArcFlow，通过动作对齐监督、预算暴露与最差预算检查点选择，训练单一流策略服务多个推理成本。在 DM Control、操作与运动任务中，ArcFlow 在 30 个任务中的 25 个取得最高平均单步回报，且不改变架构与部署成本。
arXiv cs.LG10 天前
★ 2
arXiv 论文：FlowBudget 免训练采样预算估计
论文提出 FLOWBUDGET，一种免训练的流匹配模型采样复杂度估计器，通过插值探针估计单步离散误差系数并映射到步数预算。该方法无需在多个预算下生成样本或做 FID-NFE 扫描即可确定 NFE 预算。
arXiv cs.LG16 天前
★ 2
后验流匹配 PFM：生成建模新框架
论文提出后验流匹配（PFM），用高斯后验模型同时学习条件速度均值与分量方差，单次模型评估即可给出传输预测与端点不确定性。支持均值驱动的 ODE 与后验驱动的 SDE，在图像、点云、分子和动作生成上提升生成质量并提供全程后验读数。
arXiv cs.LG18 天前
★ 2
MRFlow：机制结构化残差流匹配预测虚拟细胞扰动
论文提出 MRFlow，将虚拟细胞预测视为经验单细胞测度间的条件传输，用条件流匹配向量场把对照组细胞群输运至扰动组。该场分解为机制结构仿射字典与谱控残差场，基因扰动经调控图 GCN 编码、化学扰动经 Morgan 指纹编码。在八个基因与药物扰动基准上取得最高综合得分。
arXiv cs.LG18 天前
★ 2
ConicFlow：流匹配模型的约束推理时最优控制
论文提出 ConicFlow，将流匹配模型的约束采样建模为推理时最优控制问题，在偏离预训练轨迹与奖励之间权衡并满足硬终端约束。采用滚动时域原始-对偶算法，并给出有限时域次优性保证，实验显示其在高奖励与约束满足上优于近期基线。
arXiv cs.AI18 天前
★ 2
arXiv 论文提出定点流匹配 FFM，无需数据训练强化学习流策略
arXiv 新论文提出定点流匹配（FFM），一种无需训练数据的强化学习流策略训练与微调方法。FFM 利用目标流恒等式将 actor 更新转化为定点迭代，以 critic 的动作梯度作为回归目标。实验表明，FFM 能在离线到在线场景中有效微调预训练流策略，并支持在线 RL 中从零高效训练流策略。
arXiv cs.LG20 天前
★ 2
PDFM：样本级约束生成的对偶流匹配方法
该论文提出 Primal-Dual Flow Matching（PDFM），在流匹配生成框架下实现样本级约束满足，用户可指定约束满足概率。方法仅需二元成员判定反馈，无需可微距离、投影或凸性假设。实验表明 PDFM 在保持分布保真度的同时优于原始流匹配与约束感知基线。
arXiv cs.LG20 天前
★ 2
Finsler 流匹配：面向单快照轨迹推断的动力学感知测地插值
论文提出 Finsler 流匹配（FFM）框架，从离散马尔可夫转移图中学习连续随机动力学，利用一阶与二阶局部矩构建受 Freidlin-Wentzell 作用量启发的 Finsler 结构。该方法在合成与单细胞轨迹推断基准上改善了被隐藏中间群体的恢复，尤其适用于强方向性或各向异性的转移动力学。
arXiv cs.AI23 天前
★ 2
条件流匹配实现金属增材制造 PINN 自适应采样
论文针对金属增材制造热建模中 PINN 依赖手工静态配点采样、泛化差的问题，通过经验风险最小化理论证明过程条件感知的自适应采样更利于泛化。作者提出两阶段框架：条件流匹配模型学习不同工艺条件下的高残差分布，再与领域先验基分布混合生成自适应配点。在数值基准上相对 L2 误差平均降低 62.1%。
arXiv cs.LG24 天前
★ 2
DenoFlow 用流匹配实现 SSVEP 脑电去噪
论文提出 DenoFlow，将 SSVEP 脑电去噪建模为传输问题，用整流流公式让场网络回归污染试次到干净试次直线路径的速度。模型以观测本身为条件输入与积分起点，训练简化为回归，避免对抗式博弈。在两个公开 SSVEP 数据集上，DenoFlow 在信号保真度与下游解码精度上均优于七个基线去噪模型。
arXiv cs.LG24 天前
★ 2
马尔可夫过程间条件流匹配传输
论文研究马尔可夫过程轨迹之间的传输问题，提出基于流匹配的算法学习源到目标轨迹分布的传输映射，同时保持马尔可夫结构。作者证明其在总体极限下的一致性，并在混合时间假设下推导有限样本误差界，同时给出下界证明混合时间相关的样本复杂度不可避免。在 THINGS-EEG2 脑电图像检索任务上，该方法将 top…
arXiv cs.LG25 天前
★ 2
LD-EnFF：稀疏观测下的潜在动力学集合流滤波
论文提出潜在动力学集合流滤波器（LD-EnFF），在紧凑潜在空间中同时完成预报传播与滤波更新，结合潜在动力学代理与基于 VAE 的观测模型。该方法避免重复全状态模拟与全场重建，在 Kolmogorov 流、海啸传播与大气建模等稀疏噪声观测基准上显著优于多种数据同化算法。
arXiv cs.LG26 天前
★ 2
MintFlow：面向约束流匹配的最小轨迹干预
论文提出 MintFlow，一种免训练的约束采样框架，将约束施加建模为对预训练流轨迹的最小干预。通过伴随公式得到扰动的闭式解，避免昂贵的迭代优化，并自适应选择干预时机。在生成视觉与物理系统建模任务中，MintFlow 在满足约束的同时显著更好地保留预训练生成分布。
arXiv cs.AI27 天前
★ 2
基于流匹配的通用 Wasserstein 重心近似
论文提出 BaryFM，用流匹配模型将边缘测度输运到 Wasserstein 单纯形上的任意重心，实现「通用重心近似」。训练后可通过常微分方程从任意重心采样。在域适应、泛化、贝叶斯后验聚合与算法公平性四类任务上验证，在 10 个域适应基准的 15 种方法中平均排名最优。
arXiv cs.LG31 天前
★ 2
自回归前沿扩展：用图机器学习生长树结构
论文提出 Autoregressive Frontier Expansion 生成框架，通过迭代扩展过程模拟真实树木的生物学生长，构建树状分支结构。每步由 SO(2) 等变 GNN 参数化的流匹配模型预测各活跃分支是分叉还是终止。在皮层神经元与植物树上评估，生成形态与参考分布高度吻合，条件生成也符…
arXiv cs.LG31 天前
★ 2
RetroGEF：单步逆合成的动态图编辑流
论文提出 RetroGEF，一种基于流的生成模型，用于单步逆合成。它从目标分子出发，通过添加原子和改变键来构建可能的反应物，在同一生成过程中同时建模分子变换与图规模变化，无需固定尺寸画布或预设编辑顺序。在代表性逆合成基准上取得当前最优性能，有望加速药物发现与材料设计。
arXiv cs.LG31 天前
★ 2
WTF：基于 Wasserstein 倾斜流映射的无模拟强化学习
论文提出 Wasserstein-Tilted Flow Maps（WTF），用基于预训练漂移的最优传输正则项替代 KL 奖励倾斜，将奖励微调等价为流上的确定性最优控制问题。该框架是首个原生适配流映射的端到端微调方案，无需事后蒸馏即可在少步推理下保持奖励对齐。在 ImageNet-256 与文生图…
arXiv cs.LG38 天前
★ 2
流形上概率分布的生成式建模新框架
针对分子构象集合、单细胞组织测量等天然呈「分布之上的分布」结构的数据，研究提出黎曼 Wasserstein 熵流匹配（RWEFM）。该方法在黎曼流形的 Wasserstein 空间上训练神经向量场回归黎曼最优传输速度，并引入 GPU 高效的黎曼熵映射近似。实验表明其可在超球潜空间生成单细胞样本、在…
arXiv cs.LG39 天前
★ 2
相关性引导流匹配生成空间转录组
研究提出 CorrFlow，一种相关性引导的流匹配框架，从组织学图像预测空间转录组。它通过退火掩码流匹配与基因图正则优化显式建模基因间依赖，在 12 个数据集上取得最佳平均 PCC 与 HPCC，生成更具生物学一致性的表达谱。
arXiv cs.LG40 天前