待验证50% 置信事实精确时间
StochLOB 提出了一套仅训练阶段的得分匹配框架，改变前向扩散的腐蚀规律，但部署时的预测器保持确定性。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
StochLOB：重尾得分匹配提升订单簿趋势预测稳健性
rss2026/10/15
涉及实体
相关事实
待验证Scheduled Sampling是缓解曝光偏差的折中方案，在训练后期逐渐引入模型自身预测作为输入72% 相似待验证DRaFT利用扩散模型去噪过程的可微性，将奖励函数梯度直接回传至模型参数，无需强化学习的策略梯度估计器，规避高方差问题68% 相似待验证该模型预训练阶段使用带标签的上下文及其真实阈值，推断阶段则仅从上下文中推断全新阈值68% 相似待验证对数线性排序关系在多种预测上下文、不同架构和参数规模下都稳定出现，并且在预训练过程中逐步显现。68% 相似待验证接种提示（inoculation prompting）在同一实验设置下依然有效——在 RL 训练时以系统提示形式给出框架，模型的对齐水平与从未学会黑客的模型相当。67% 相似
引用此条事实
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