HiFlow：面向受限长文本生成的分层反馈驱动优化

大型语言模型在短文本生成表现优异，但在复杂约束下的长文本生成仍面临挑战。此类任务涉及全局结构一致性、局部语义连贯性及约束可行性等多重耦合目标。现有方法多依赖静态规划或离线监督，限制了生成过程中全局与局部目标的有效协调。为此，本文提出 HiFlow，一种面向受限长文本生成的分层反馈驱动优化框架。该框架将生成过程形式化为两层优化：负责全局结构与约束建模的规划层，以及负责条件文本生成的生成层。通过引入约束感知计划筛选及双层闭环反馈机制，HiFlow 实现了规划质量与生成行为的联合优化，逐步引导模型产出高质量且满足约束的输出。