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条件混合下掩码扩散模型的端到端保证
End-to-End Guarantees for Masked Diffusion Models under Conditional Mixing
AI 导读
研究为学习型去噪器在条件混合（CM）源下给出端到端保证：任意掩码分布下训练的经验风险最小化器，达到每 token 超额误差 ε' 只需 ε'^{-O(τ_c log|V|)} 条训练序列，且与序列长度 N 无关。
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