待验证50% 置信权衡取舍精确时间
语言文本是离散序列，扩散模型处理离散空间时需要额外技巧（如MDLM、D3PM），不如连续空间自然
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/6
首次发现
来源
扩散模型革命：AI药物发现的下一个前沿
rss2026/7/1
相关事实
待验证早期的离散扩散语言模型如 MDLM、SEDD 通过在 Token 嵌入空间或掩码空间中定义扩散过程来解决文本离散性挑战77% 相似待验证向量嵌入是将离散的文本、代码或经验转化为连续高维空间中数值向量的过程，使语义相近内容在向量空间中距离更近66% 相似待验证通过将模糊的风格描述拆解为具体设计参数（如无衬线字体、大量留白等），可以大幅收窄大语言模型的输出空间，提升结果一致性和可控性65% 相似待验证Early embedding models like Word2Vec and GloVe could only handle word-level representations, while modern models can encode entire sentences or paragraphs65% 相似
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