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LAW：完全基于自条件化的扩散语言模型
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AI 综述
2026 年 10 月 25 日，AGI Hunt 报道了一篇论文提出的 LAW（Loopholing All the Way），其核心主张是完全基于 self-conditioning 构建语言模型，并展示这一做法可行。报道指出，这一思路与扩散语言模型研究的主流方向相反：该领域此前普遍尝试去掉 self-conditioning，而论文反过来追问 self-conditioning 是否才是关键。报道还提到，sedielem 认为这一反主流视角有意思，并将其与近期关于 data-space iteration 的论文联系起来。目前该事件仅有这一篇报道，尚无实验规模、对比结果或后续社区讨论的进一步公开信息。
AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新
最新进展10月25日 14:21
论文提出 LAW，展示完全基于 self-conditioning 的语言模型可行，与主流去除该机制的方向相反。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- AGI HuntLAW：纯自条件化的语言模型，反其道而行之的扩散 LM 思路
论文提出 LAW（Loopholing All the Way），展示完全基于 self-conditioning 的语言模型可行。该思路与扩散语言模型研究普遍尝试去掉 self-conditioning 的方向相反，论文反问 self-conditioning 是否才是关键。sedielem 认为这一反主流视角有意思，并把它与近期 data-space iteration 论文联系起来。
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