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title: "x-Prediction Parameterization"
created: 2026-05-13
updated: 2026-05-13
type: concept
tags: [flow-matching, diffusion, parameterization]
sources:
  - https://arxiv.org/abs/2605.10938
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# x-Prediction Parameterization

在 [[flow-matching|Flow Matching]] 中，x-prediction 是指**网络直接预测干净数据 x̂ 而非速度 v̂** 的参数化选择。

## 数学关系

给定 z_t = t·x + (1-t)·ε，真实速度为 v = x - ε。

速度预测 v̂ 和 x-prediction 的关系：

```
v̂ = (x̂ - z_t) / (1-t)
```

因此 MSE 等价：

```
||v̂ - v||² = ||x̂ - x||² / (1-t)²
```

即训练 x-prediction 最小化 MSE 等价于训练速度预测，但用了不同的权重缩放。

## 为什么 ELF 必须用 x-prediction

ELF 的 [[shared-weight-discretization]] 设计依赖 x-prediction：

1. **Denoise mode**：网络预测 x̂，转换为 v̂ 计算 MSE loss
2. **Decode mode**：网络预测 x̂，经 unembedding 层转为 token logits，计算 CE loss

两种模式都预测「干净嵌入 x̂」，语义一致——使得权重共享有意义。

**v-prediction 不可行**：预测速度 v 与预测离散 token 之间没有自然的语义桥梁。ELF 实验证实 v-prediction 配合权重共享时效果差。

## 历史背景

x-prediction 在图像生成中已有先例（如 MDT、SiT），但在语言扩散中 ELF 首次展现其独特价值——不仅是数值稳定性（高维嵌入空间），更是**架构层面的语义统一**。

## 相关概念

- [[flow-matching]] — 基础框架
- [[shared-weight-discretization]] — x-prediction 使此设计可行的原因
- [[embedded-language-flows]] — 使用 x-prediction 的模型
- [[rectified-flows]] — 配合 x-prediction 的插值路径
