2025年11月21日，中国人民大学高瓴人工智能学院迎来重磅学术交流活动。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访问人大高瓴人工智能学院，并以 “Discrete Flow Matching: Error Analysis and Exact Guidance Framework for Posterior Sampling” 为题开展报告和学术领航座谈，为学院师生带来离散流匹配领域前沿理论研究和学术成长与职业发展启示的双重启迪。

学术报告环节，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。在引导机制部分，他提出了一种通用的基于后验的离散引导框架，利用目标分布与源分布的密度比修正模型后验，设计实现从源分布到目标分布的精确高效引导，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，他将离散流模型的分布误差分解为逼近误差、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，他推导了具有不同转移率的两个CTMC的KL散度，并以此为核心，对离散流匹配模型的分布误差进行分析，为模型优化提供了清晰的理论依据。

此次报告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。

学术报告结束后，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发展的深度座谈。针对学生提出的博士阶段成果标准、理论研究与实践转化平衡等问题，查宏远教授认为，博士阶段核心是打好科研方法与基础功底，应在特定方向形成深度积累，小问题的持续探索往往会带来认知升华。谈及职业发展，他建议学生结合自身兴趣与能力规划路径，无论是深耕学术还是投身产业，扎实的科研基础与解决实际问题的能力都是核心竞争力，鼓励学生主动合作，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。

整场活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发展方向，彰显了学术交流的多元价值。