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ICLR

International Conference on Learning Representations · 会议 · Machine Learning

2026-07-24 至 2026-07-24 共收录 2 篇

2603.22216 2026-07-24 cs.CL cs.LG 版本更新

Gumbel Distillation for Parallel Text Generation

Gumbel Distillation用于并行文本生成

Chi Zhang, Xixi Hu, Bo Liu, Qiang Liu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系）

AI总结本文提出Gumbel Distillation技术，通过Gumbel-Max技巧使并行解码器有效学习token序列的联合分布，提升生成质量，在LM1B和OpenWebText数据集上取得显著改进。

Comments ICLR 2026

2505.19619 2026-07-24 cs.LG cond-mat.str-el hep-lat physics.comp-ph 版本更新

SESaMo：用于归一化流的对称强制随机调制

Janik Kreit, Dominic Schuh, Kim A. Nicoli, Lena Funcke

AI总结研究聚焦深度生成模型中从未归一化类玻尔兹曼分布采样的挑战。核心方法是引入SESaMo，通过随机调制将对称性等归纳偏差纳入归一化流。主要贡献是增强生成模型灵活性，能学习多种对称性，并在多场景下进行了数值实验验证。

Comments 29 pages, 14 figures

Journal ref ICLR 2026