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CLM-032 稠密网格引导是纯推理期模块：占据预测器与生成骨干分开训练、仅在推理耦合，不重训不改骨干即可注入解析梯度，且部分替代事后规则精修（作者推断）。 Claim extracted unverified
CPT-013 G2DP 提出的可微引导场：未来占据概率栅格与路线进度图按 γ 融合为逐时刻 cost grid 栈，经 footprint Top-K 聚合成能量泛函，在去噪末段以解析梯度注入采样。 Concept
EVI-028 Fig. 8：steps 8–9 + lambda_t=0.5 峰值 77.61；早窗与 lambda_t≥0.8 均退化。 Evidence
EVI-036 Fig. 7：低温度采样增强轨迹稳定性、步数在 DPM-Solver++（CPT-030）下稳健；w/ refine. 用更低温度（0.1 vs 0.5）以利精修判断——方法使用边界面，非引导窗口消融。 Evidence
CPT-029 扩散 ODE 的免训练专用高阶求解器族：解析积出半线性 ODE 的线性项、换元到对数信噪比得指数加权积分，泰勒展开即得 1/2/3 阶；一阶更新与 DDIM 相同，默认步长在 λ 上均匀，10–20 次函数求值可用。 Concept
CPT-030 面向引导采样的 DPM-Solver 变体：以数据预测模型 x_θ 解扩散 ODE（阈值化可把越界预测裁回数据界），并以多步形式（2M）在固定求值预算下用更小步长压制大引导尺度下的高阶不稳定；15–20 步可用。 Concept
PPR-2206.00927 DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps扩散 ODE 的免训练专用高阶求解器：利用半线性结构解析积出线性项、换元到对数信噪比 λ，得精确解为网络的指数加权积分，泰勒展开得 1/2/3 阶求解器；一阶更新与 DDIM 完全相同，CIFAR-10 上 10 次 NFE 达 FID 4.70。 Paper extracted n/a
CLM-025 同一 diffusion 骨干下，稠密概率性 cost 网格引导促成平滑、预见性的避障；稀疏实例级引导即使供给 oracle 邻车轨迹仍诱发末期突变机动并损害舒适度——避障行为质量由引导信息形态决定。 Claim extracted unverified
EVI-025 Table 4：Grid +3.35 score/+3.59 collision/+4.94 TTC；Sparse(Oracle) −1.96 score/−10.13 comfort/+0.64 collision。稀疏臂按 PPR-2501.15564 附录 C 式 10 的实例级有向距离能量实现，与稠密臂在信号形态与信息内容两轴同时不同（评注已补）。 Evidence
FRM-2501.15564 Diffusion Planner 五层重建：task redefinition 后的 ego+邻车联合轨迹生成（DiT 骨干、单一扩散损失）与 DPS 免训练 classifier guidance；断言投影 CLM-033..038（一份投影卡因 erratum 删除）。附录 C 的四个引导能量函数（式 10–13）与四条设计经验已公式化回填，供 G2DP 稀疏对比臂跨源引用。 Formalization