图灵奖得主加持，蒙特卡洛树搜索×扩散模型杀回规划赛道｜ICML 2025 Spotlight

图灵奖得主Yoshua Bengio团队联合韩国KAIST提出新方法MCTD，结合扩散模型与蒙特卡洛树搜索，在迷宫导航、机械臂操作等长程任务中实现高达100%成功率。该方法通过子规划划分与异步去噪控制平衡探索与利用，入选ICML 2025 Spotlight。为解决其计算成本高问题，团队进一步推出Fast-MCTD，推理速度提升最高达100倍，兼顾效率与性能，为扩散模型在复杂规划任务中的应用提供了更实用的解决方案。
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