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Seq-Drifting 实现单步文本生成
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv cs.AI 刊出 Seq-Drifting 相关研究。该工作将 drifting 方法应用于连续 token 表示序列，学习从高斯噪声到文本的映射，推理时通过单次前向生成整段文本。在 LM1B 数据集上，其一步生成的生成困惑度为 36.01，并在无条件与条件生成任务中表现有竞争力。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；报道称代码已提供，这是该事件目前已知的最新进展。
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最新进展10月12日 12:00
arXiv 新研究显示 Seq-Drifting 在 LM1B 上一步生成困惑度 36.01，代码已提供。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.AISeq-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。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。