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Adaptive Cyclic Diffusion for Inference Scaling
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内容提要
本研究提出了一种自适应双向循环扩散（ABCD）框架，旨在克服现有推理时间扩展方法的局限性。该框架通过双向扩散循环优化输出，自适应控制探索深度和终止条件，从而提高多种任务的性能和计算效率。
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关键要点
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本研究提出了一种自适应双向循环扩散（ABCD）框架，旨在克服现有推理时间扩展方法的局限性。
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现有方法依赖固定去噪计划，无法根据实例难度或任务需求灵活分配计算资源。
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ABCD框架通过双向扩散循环优化输出，自适应控制探索深度和终止条件。
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该框架有效提升多种任务的性能，同时保持计算效率。
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