arXiv · cs.AI· Junyeob Baek, Mingyu Jo, Minsu Kim, Mengye Ren, Yoshua Bengio, Sungjin Ahn·· 1 天前
GRAM：生成式递归推理模型支持多轨迹潜在推理
Generative Recursive Reasoning
arXiv:2605.19376v3阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Junyeob Baek, Mingyu Jo, Minsu Kim, Mengye Ren, Yoshua Bengio, Sungjin Ahn
研究任务与主要进展
Junyeob Baek 等人提出生成式递归推理模型 GRAM，将递归潜在推理建模为随机多轨迹计算，支持通过递归深度和并行轨迹采样扩展推理，并可进行条件推理与无条件生成。基于论文摘要，GRAM 在结构化推理和多解约束满足任务上优于确定性的循环与递归基线，项目页面为 https://ahn-ml.github.io/gram-website。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org