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Iskander Azangulov
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流形假说下扩散模型理论取得进展
研究人员在流形假说下对去噪扩散概率模型（DDPMs）进行了理论分析，该假说认为高维数据存在于低维流形上。研究证明，DDPMs 在环境维度上实现了独立于维度的分数学习率，并且在沃塞尔斯坦距离上实现了独立于维度的采样复杂度率。该框架将扩散模型与高斯过程极值理论联系起来。
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新采样器改进流语言模型的质量-多样性权衡
研究人员推出了一种名为边际条件桥的新型流语言模型（FLM）采样方法。该技术将连续流匹配应用于 token 序列，解决了标准扩散模型采样器的局限性。所提出的方法从 FLM token 边际中采样端点，然后使用解析 Ornstein-Uhlenbeck 桥，从而在质量-多样性权衡方面得到改进，并对解码进行原则性控制。