SDDBMs: Soft Denoising Diffusion Bridge Models
SDDBMs:软去噪扩散桥模型
机构 * Nanjing University(南京大学) ; Renmin University of China(中国人民大学)
AI总结 本文提出SDDBMs,一种正则化扩散桥的通用框架,以非退化高斯终端边际替代硬端点约束,涵盖现有多种扩散桥模型,图像修复实验显示其数值稳定性与生成质量更优。
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SDDBMs:软去噪扩散桥模型
机构 * Nanjing University(南京大学) ; Renmin University of China(中国人民大学)
AI总结 本文提出SDDBMs,一种正则化扩散桥的通用框架,以非退化高斯终端边际替代硬端点约束,涵盖现有多种扩散桥模型,图像修复实验显示其数值稳定性与生成质量更优。
CuSearch:通过搜索深度进行课程展开采样以实现代理RAG
机构 * Nanjing University(南京大学) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; Peking University(北京大学) ; University of Hong Kong(香港大学)
AI总结 本文提出CuSearch,通过搜索深度贪心分配策略改进代理RAG训练,提升检索监督密度,实验显示在ZeroSearch上性能提升达11.8个精确匹配点。
Comments The paper has been accepted by COLM 2026. Code: https://github.com/MrToser/CuSearch