論文の概要: Thermodynamic Diffusion Inference with Minimal Digital Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14332v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 18:38:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:29.992487
• Title: Thermodynamic Diffusion Inference with Minimal Digital Conditioning
• Title（参考訳）: 極小ディジタルコンディショニングによる熱力学拡散推定
• Authors: Aditi De,
• Abstract要約: 拡散モデル推論と過ダムランゲヴィン力学は正式に同一である。 スコア関数を符号化する物理基板は、熱力学だけで正しい出力と等価である。 4次元のボトルネックエンコーダと16ユニットの転送ネットワーク、合計の textbf2,560 パラメータを備えた、エフェミニマルデジタルインターフェースは、条件付き障壁を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-model inference and overdamped Langevin dynamics are formally identical. A physical substrate that encodes the score function therefore equilibrates to the correct output by thermodynamics alone, requiring no digital arithmetic during inference and potentially achieving a $10{,}000\times$ reduction in energy relative to a GPU. Two fundamental barriers have until now prevented this equivalence from being realized at production scale: non-local skip connections, which locally coupled analog substrates cannot represent, and input conditioning, in which the coupling constants carry roughly $2{,}600\times$ too little signal to anchor the system to a specific input. We resolve both obstacles. \emph{Hierarchical bilinear coupling} encodes U-Net skip connections as rank-$k$ inter-module interactions derived directly from the singular structure of the encoder and decoder Gram matrices, requiring only $O(Dk)$ physical connections instead of $O(D^2)$. A \emph{minimal digital interface} -- a 4-dimensional bottleneck encoder together with a 16-unit transfer network, totalling \textbf{2,560 parameters} -- overcomes the conditioning barrier. When evaluated on activations drawn from a trained denoising U-Net, the complete system attains a decoder cosine similarity of \textbf{0.9906} against an oracle upper bound of 1.0000, while preserving theoretical net energy savings of approximately $10^7\times$ over GPU inference. These results constitute the first demonstration of trained-weight, production-scale thermodynamic diffusion inference.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル推論と過ダムランゲヴィン力学は正式に同一である。 したがって、スコア関数を符号化する物理基板は熱力学だけで正しい出力に平衡し、推論中にデジタル算術を必要とせず、GPUに対するエネルギーの減少を10$,000\times$で達成する可能性がある。 局所的に結合されたアナログ基板が表現できない非局所スキップ接続と、結合定数がおよそ2${,}600\times$小信号で特定の入力にシステムを固定できない入力条件付けである。 私たちは両方の障害を解決します。 \emph{Hierarchical bilinear coupling} は、U-Netスキップ接続をランク-$k$モジュール間相互作用としてエンコーダとデコーダの特異構造から直接導かれるもので、$O(Dk)$物理接続を$O(D^2)$の代わりに必要とします。 4次元のボトルネックエンコーダと16ユニットの転送ネットワークである \emph{minimal digital interface} は、条件付き障壁を克服する。 トレーニングされた denoising U-Net から引き出されたアクティベーションに基づいて評価すると、完全なシステムは、約10^7\times$ over GPU推論の理論的ネット省エネを保ちながら、100000のオラクル上限に対して \textbf{0.9906} のデコーダコサイン類似性を達成できる。 これらの結果は、訓練された重量、生産規模の熱力学拡散推論の最初の実証である。

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