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2025年11月21日，菠菜平台高瓴人工智能学院迎来重磅学术交流运动。香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授、数据科学学院副院长查宏远教授应邀会见人大高瓴人工智能学院，并以 “Discrete Flow Matching: Error Analysis and Exact Guidance Framework for Posterior Sampling” 为题开展陈诉和学术领航座谈，为学院师生带来离散流匹配领域前沿理论研究和学术生长与职业生长启示的双重启迪。

学术陈诉环节，查宏远教授系统阐释了流匹配和离散流匹配的基础理论与技术框架，并重点介绍了团队在离散流匹配中引导机制与误差分析方面的最新进展。在引导机制部门，他提出了一种通用的基于后验的离散引导框架，利用目标漫衍与源漫衍的密度比修正模型后验，设计实现从源漫衍到目标漫衍的精确高效引导，实验展示了该框架在多模态理解任务中的性能。在误差分析层面，他将离散流模型的漫衍误差剖析为迫近误差、随机误差与早停误差，构建起完整的离散流匹配误差分析体系。在该框架下，他推导了具有差异转移率的两个CTMC的KL散度，并以此为焦点，对离散流匹配模型的漫衍误差进行分析，为模型优化提供了清晰的理论依据。

此次陈诉为离散流匹配领域的理论研究提供了重要指导，引发了同学们的深度思考。

学术陈诉结束后，查宏远教授与学院师生围坐交流，展开了一场聚焦学术研究与职业生长的深度座谈。针对学生提出的博士阶段结果尺度、理论研究与实践转化平衡等问题，查宏远教授认为，博士阶段焦点是打好科研要领与基础功底，应在特定偏向形成深度积累，小问题的连续探索往往会带来认知升华。谈及职业生长，他建议学生结合自身兴趣与能力计划路径，无论是深耕学术照旧投身工业，扎实的科研基础与解决实际问题的能力都是焦点竞争力，勉励学生主动相助，积累跨领域视野，通过学术交流、项目实践等方式拓宽职业可能性。

整场运动兼具理论深度与实践温度，为师生拓展了研究新视野，指明了学术与职业的生长偏向，彰显了学术交流的多元价值。