ResizeCO：面向扩散路由求解器的规模泛化方法

ResizeCO 是一种无需标签的规模泛化方法，通过强化学习（适配 GRPO，以路径长度为训练信号）在大规模实例上微调小规模训练的扩散模型，并将 k-opt 建模为树搜索、用 GPU 上的 beam search 求解。