研究者提出无需训练的 CRS 采样器
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研究者提出无需训练的 CRS 采样器
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AI 综述
Satoshi Hayakawa 提出 committed reveal sampling（CRS），一种无需训练的采样器，用于 Uniform 离散扩散模型。其做法是把选中的 argmax token 存入后续模型输入，作为持久上下文。 该说法来自论文摘要，报道未给出实验效果或与其他采样器的对比结果。
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最新进展10月27日 12:00
从截断到承诺：Uniform 离散扩散模型中的持久上下文报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AI从截断到承诺：Uniform 离散扩散模型中的持久上下文
研究者提出 committed reveal sampling（CRS），一种无需训练的采样器，将选中的 argmax token 存入后续模型输入作为持久上下文。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。