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「从未教过它可解,却诞生了可解的谜题」——不靠求解器生成 Sokoban 的扩散模型

今天只有一篇。读了 2026 年 8 月 16 日发布在 arXiv 上的预印本《Solvable Sokoban Without a Solver via Diffusion》(Sina Baghal)。判断一个推箱子(Sokoban)盘面是否可解,这个问题本身是 PSPACE 完全的,以往的自动生成惯例是花费高昂代价运行求解器(实际尝试求解的程序)来验证。这篇论文报告的结果是:一个基于 Transformer 的离散扩散模型,在完全不给予「是否可解」标签、也不接触任何求解器的情况下,只学习「填补被遮盖的格子」这一件事,却让生成盘面中的 77.4% 直接可解,剩余部分中的 94.5% 也只需去掉一面墙就能变得可解。论文从生成顺序的自由度这一角度,解释了「可解」这一全局性质如何从局部的训练目标中自然溢出。