GRAM用多轨迹扩展递归推理

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，通过递归深度和并行轨迹采样容纳多个假设与备选解法，并支持条件推理和无条件生成。 基于论文摘要，研究团队以摊销变分推断训练GRAM，称其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，同时展示了无条件生成能力；目前输入证据仅覆盖摘要，未说明具体模型规模、任务数值或独立复现情况。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。