constrained-generation

LatticeBridge 提出了一种扭曲序贯蒙特卡洛解码器用于结构化序列生成，通过将问题视为稀有事件推断来提升约束满足，在CommonGen、E2E NLG和WikiBio上优于贪心搜索和束搜索基线。

本文介绍了一个面向约束幽默生成的系统，该系统采用“先生成大量候选，再择优选择”的策略，并使用从人类比较中学习到的偏好模型。在SemEval-2026任务1中，该系统在英语和中文子任务中排名第一，在西班牙语子任务中排名第二。