待验证50% 置信基准精确时间
在填充任务上，Diffusion-LM在自动评估指标上优于COLD和DELOREAN等基于连续松弛的方法，并达到专门从零训练的自回归模型水平且无需针对性训练
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/2
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证连续扩散路线的代表工作Diffusion-LM（Li et al., 2022）通过端到端训练嵌入层和引入clamping技巧来缓解离散化误差问题71% 相似待验证RLHF和DPO等对齐技术的效果高度依赖预训练基础质量，预训练阶段未习得的能力几乎无法通过后续对齐补救71% 相似待验证对比学习通过构造正样本对和负样本对训练模型，SimCSE通过对同一句子应用不同Dropout掩码生成正样本对，无需人工标注71% 相似待验证在小数据集上应采用COCO等大规模数据集上预训练的DETR权重进行微调，而非从零训练71% 相似已验证参数高效微调（PEFT）方法如 LoRA、Adapter 可将可训练参数量压缩至全量参数的不足 1%70% 相似
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