Seq-Drifting：一步文本生成

Seq-Drifting 将 drifting 应用于连续 token 表示序列，学习从高斯噪声到文本的映射，在推理时单次前向生成整段文本。在 LM1B 上，它一步生成的生成困惑度为 36.01，并在无条件与条件生成中表现有竞争力。翻译、摘要和推理实验显示该框架可扩展到开放式生成之外，代码已提供。