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Explorative Modeling
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新论文将AI训练自由度与泛化能力联系起来
一篇新论文介绍了探索性建模（XM）技术，该技术为每次比较生成多个输出，以增强生成式AI的训练。研究表明，XM的有效性源于增加“自由度”——行为约束的程度——而不仅仅是生成表达能力。实验表明，选择自由度可以显著提高XM的性能，尤其是在分布变化的情况下。
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探索性建模通过新的预训练轴增强生成式AI
研究人员引入了探索性建模（XM），这是一种新范式，通过在参数和数据之外增加第三个预训练轴来增强生成式AI模型。该方法涉及探索模型生成与数据之间的多个候选匹配，然后对最佳匹配进行训练，以提高模式承诺并减少模糊。探索的扩展在图像、视频和语言方面显示出显著的性能提升，随着模型和数据的增长，收益也在增加。XM还实现了端到端的重构生成建模，以显著更少的推理步骤取得了与扩散模型相当的结果。