Ethan Smith 发文《Simulator AI》：GAN、扩散与自回归模型本质都是「模拟器」

Ethan Smith 在 Substack 发文《Simulator AI》，认为 GAN、扩散模型与自回归模型本质都是从数据分布 p(x) 中采样，最准确的描述是「模拟器」。他引用 Janus 与 GPT-3 的定义：模拟器被优化来生成系统的真实模型，除真实性外不优化任何目标。其自训扩散模型按提示词「a boy with a toy sword」生成的图像感知真实度不错，但与真实世界存在偏差。