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论文提出 Spherical Brownian Diffusion 语言建模扩散方法

一篇 arXiv 论文提出 Spherical Brownian Diffusion,以布朗运动作为球面上的各向同性扩散来构建连续扩散语言模型。该方法利用热半群给出前向过程、加性的维度无关噪声时钟和精确的 ancestral bridge。在 Sudoku 任务上,布朗与矩匹配 vMF 扰动在四个采样器、五个预算下结果几乎一致,而固定扰动后采样器选择在 180 次调用预算下带来 25.0 点的性能差异。作者进一步用 ancestral bridge 将采样器收益拆分为 Sudoku 和 GSM8K 上都存在的记忆效应,以及 GSM8K 上在小预算下最明显的 token 选择效应。

当前结论

一篇讲扩散语言模型设计的论文,结论挺反直觉:怎么加噪声几乎不影响效果,怎么采样才关键,预算 180 次调用时差了 25 个点。

2 个信源31° AI 热度最后更新 2026/10/26 09:40:42

证据链

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冲突核查

现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件,不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据,不自动推断冲突。