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论文提出了 Coffee 框架，它是一个即插即用的方案，在推理阶段利用编译好的有限状态目标来引导离散扩散模型，避免了对词元补全进行指数级枚举，同时支持硬约束与学习得到的软目标，并在符号、语言和生物学基准上进行了验证。
本文介绍了一种用于神经符号约束求解的最小核心引导修复方法，其中语言模型利用不可满足核心中的证明来纠正翻译错误，从而减少解决方案中的虚构内容。
一篇博客文章，讲述如何与幼儿一起搭建Brio火车轨道布局，启发作者探索约束求解和回溯搜索算法。