带持久记忆的去噪模型成迭代求解器, Sudoku-Extreme 达 99.9%
LucaAmb · x · 2026-09-12
Mariia D. 等人发布研究:在去噪模型中加入持久记忆状态、并移除时间步条件化,得到一个 anytime 迭代求解器。核心发现:
- 经典数独求解器需要记忆来追踪可能状态,因此给 denoiser 提供步骤间持久记忆是关键
- 仅用不到 25 万参数,Sudoku-Extreme 准确率 99.9%,Maze-Unique 达 98.3%
展示了「非典型扩散模型做推理」的新方向。
所属事件:持久记忆去噪模型成迭代求解器,数独破解率达 99.9%(2 条相关)→
「研究」频道最新
- Artificial Analysis 发布智能指数 v5:四大类 12 项基准重构榜单 — xeophon · 2026-10-28
- neuron-finder:消费级显卡约 5 分钟精准定位指定神经元 — pbaylies · 2026-10-28
- OpenSIR 自博弈框架:LLM 无需训练数据自学数学推理 — PMinervini · 2026-10-28
- 网友玩坏可解释性:找到了让 Qwen「发疯」的神经元 — sebkrier · 2026-10-28
- 不开向量检索也能拿 86.67%,开源记忆层 Mind 挑战 embedding 必要性 — GabrielMartinMoran · 2026-10-28
- 提议:给每篇 arXiv 论文找最短复现 prompt,度量真实信息增量 — tak3sh8 · 2026-10-28