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提出 VISTA 这一免训练方法，通过在少量全引导预热生成中收集价值统计并利用动态规划进行优化，在固定预算下自动为离散扩散的 SMC 奖励引导选择引导时间步，在文本、生物序列和图像生成任务上优于手工设计的稀疏调度，实现最高 5.35 倍加速。
本文提出了一种面向大型视觉语言模型的测试时对齐方法，利用轨迹引导的结构化采样和迭代MCMC细化，在不进行大量后训练的情况下提高视觉推理准确性。
本文分析了使用小型对齐模型作为代理来指导大型未对齐模型生成的测试时对齐方法。作者提出了一种基于保守置信赌注的新型拒绝准则，并在多个数据集上展示了相比现有方法的改进效果。