哈佛与UIUC提出探索式建模：打破端到端生成瓶颈，效率最高提升6倍
jiqizhixin · x · 2026-08-12
UIUC 与哈佛大学的研究人员提出了一种名为 Explorative Modeling (XMs) 的新生成式建模方法，旨在打破端到端生成的瓶颈。
与将生成过程拆分为多步的扩散模型不同，XMs 直接打破训练循环：在训练时探索多个候选输出，并仅针对最佳匹配进行训练。这使得模型能够捕捉不同的数据模式，而非将其模糊化。
实验表明，该方法在图像、视频和语言任务上均优于标准生成模型，实现了 4 倍的 FLOP 效率提升、6 倍的样本效率提升以及 47% 的参数效率提升。此外，在控制任务上，它仅需比扩散模型少 16-256 倍的推理步骤即可达到同等性能。
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