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新的软秩扩散模型增强排列学习

研究人员开发了一种名为软秩扩散 (Soft-Rank Diffusion) 的新扩散模型，用于学习排列上的概率分布。该方法通过使用软秩前向过程，将离散秩松弛为连续表示以获得更平滑的轨迹，从而改进了现有技术。该模型还结合了上下文广义 Plackett-Luce 去噪器以增强表达能力。实验表明，Soft-Rank Diffusion 在序列任务和长序列上优于之前的扩散基线。