CEDR连续嵌入扩散推理框架发布
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CEDR连续嵌入扩散推理框架发布
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AI 综述
2026年10月21日，arXiv发布CEDR（连续嵌入扩散推理器）论文。该框架基于连续潜在扩散模型，旨在提升数学推理与代码生成性能，并支持异步推理。 技术层面，CEDR采用638M参数去噪主干，学习自Qwen3-4B的三层隐藏状态。论文称其在同等骨干规模下优于近期连续扩散基线，包括强化学习前的阶段。在GSM8K上，post-NFT模型pass@1准确率达68.97%。代码与模型权重已开源。
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最新进展10月21日 12:00
CEDR：基于连续潜在扩散的推理框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv · AICEDR：基于连续潜在扩散的推理框架
论文提出连续嵌入扩散推理器（CEDR），在数学推理和代码生成上实现强性能。其采用638M参数去噪主干，在GSM8K上post-NFT模型的pass@1准确率达68.97%。 CEDR学习自Qwen3-4B的三层隐藏状态，支持异步推理和基于可验证奖励的强化学习。代码和模型权重已开源。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 910月21日 15:00
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