研究人员开发了一种名为插入过程（IP）的新概率框架，用于处理可变长度序列的生成模型。与传统的从左到右模型不同，IP 允许以非固定顺序生成 token，学习何时插入以及何时终止。实验表明，这种方法在规划和分子字符串生成等任务中，尤其是在缺乏清晰顺序结构域中，可以提高建模质量和泛化能力。 AI
影响 引入了一种新颖的可变长度序列生成方法，有可能提高非顺序域中的建模质量和泛化能力。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新生成模型的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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