检索预热的基于能量的推理：结构化推理任务中扩散即推理的五臂消融方法论

本文研究了检索预热的基于能量推理（RW-EBR），这是一种结合了现代 Hopfield 轨迹记忆的扩散模型。作者提出了一种五臂消融方法论，旨在分离类别先验偏差、随机预热和图对齐值重用三种混淆效应。在连通性任务和数独任务上的实验表明，每图对齐而非偏差偏移或随机性主导了性能提升，而密钥质量则是另一任务的主要瓶颈。该工作通过分解失败模式，深入探讨了结构化与时空推理中的迭代扩散采样机制。