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arXiv 论文提出 GRAFT 修复连续扩散语言模型词表长尾坍缩
研究揭示连续扩散语言模型（如 ELF）因缺少逐步离散采样，导致罕见词出现率仅为人类的 0.30 倍，且扩大参数无法弥补。作者提出免训练方法 GRAFT，在模型未定稿时先锁定稀有词再整体重生成。在三种 ELF 规模与 LangFlow 上，稀有词占比从人类 0.42-0.77 倍恢复至 0.82-1…
arXiv NLP11 天前
#采样
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新方法Mean Velocity Matching改进扩散模型随机生成动态
论文提出均值速度匹配（MVM），通过构造高斯扰动过程，使恢复导向速度的条件期望直接构成反向SDE漂移，从而用单一学习场参数化随机反向过程，无需额外估计分数函数。该方法引入√t缩放参数化解决t=0附近无界问题，在ImageNet 32×32和256×256上取得有竞争力的FID，并统一了随机与确定性…
arXiv cs.LG40 天前
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Mine-Sample-Render：生成模型测试时多样性对齐方法
论文提出 MINE-SAMPLE-RENDER（MSR），将多样性外化为基于语料的显式采样流程：从真实样本中挖掘可解释类别模式并采样属性配置，再让生成模型仅作为条件渲染器。在天气报告生成、用户模拟、网页设计、文生图与智能体生成 3D 资产等任务上，MSR 提升了与语料分布的对齐度和输出多样性。
arXiv cs.AI17 天前
★ 2
RGS：精化网格采样加速大规模科学数据隐式神经表示
论文提出 Refined Grid Sampling（RGS），结合分层网格采样、基于误差的精化与动态网格分辨率调整，避免全网格误差评估带来的开销。在高分辨率 Navier-Stokes 场重建中，RGS 在固定墙钟预算内取得更高精度，达到全网格训练精度最高快 6 倍。
arXiv cs.LG19 天前
★ 2
一步隐式采样实现摊销贝叶斯推断
论文提出一步隐式采样器 OSIS，利用短时 MCMC 动力学为隐式建模分布的演化定义局部目标。在渐近极限下，建模分布是 MCMC 核的不动点，从而采样自目标分布。OSIS 相比多步摊销采样器和非摊销 MCMC 基线表现良好，且采样时效率更高。
arXiv cs.LG21 天前