arXiv 机器学习· Zhengyan Huan, Peter Y. Lu, Shuchin Aeron·· 5 小时前AI 评分36
用于样本级约束生成的 Primal-Dual Flow Matching
Primal-Dual Flow Matching for Sample-Wise Constrained Generation
AI 导读
研究人员提出了用于样本级约束生成的 Primal-Dual Flow Matching（PDFM），可让模型按用户指定的概率满足约束。该方法仅需二元成员查询（oracle）反馈即可直接控制约束满足率，无需可微距离、投影或约束集的凸性等特殊结构。实验表明，PDFM 在保持分布保真度的同时，相比原生 FM 提升了约束满足率，且代码已开源。
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