图像生成

Dataset-Level Metrics Attenuate Non-Determinism: A Fine-Grained Non-Determinism Evaluation in Diffusion Language Models

数据层面指标削弱非确定性：扩散语言模型中的细粒度非确定性评估

Zhengyu Fang, Zhimeng Jiang, Huiyuan Chen, Xiaoge Zhang, Tianyi Li, Kaiyu Tang, Xiao Li, Jing Li

机构 * Department of Computer ； Data Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ； Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, College Station, USA ； Department of Biochemistry, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ； Center for RNA Science ； Therapeutics, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ； Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University, Cleveland, USA 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了扩散语言模型中非确定性问题，指出数据层面指标限制了对模型行为变化的洞察，并提出基于样本级预测差异的细粒度评估方法，揭示了非确定性在代码生成中的高敏感性。

The scaling limit of random walk and the intrinsic metric on planar critical percolation

随机游走的标度极限与平面临界渗流的内在度量

Irina Đanković, Maarten Markering, Jason Miller, Yizheng Yuan

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示临界渗流中随机游走在标度极限下趋近于CLE_6布朗运动，同时证明内在度量趋近于CLE_6度量，推导出化学距离指数、电阻指数和谱维数，并验证爱因斯坦关系。

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