【Diffusion Forcing：预测序列化未来】

主要观点总结

《Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion》论文介绍了一种名为'Diffusion Forcing'的新训练范式，该范式结合了扩散模型和下一个令牌预测模型的优势，并应用于序列生成建模。该方法不仅能生成未来令牌，还能优化变分下界，并在决策和规划任务中带来性能提升。

关键观点总结

关键观点1: 新的训练范式‘Diffusion Forcing’介绍

结合了扩散模型和下一个令牌预测模型的优势，应用于序列生成建模。

关键观点2: 生成未来令牌的能力

通过训练一个因果下一个令牌预测模型来生成一个或多个未来的令牌。

关键观点3: 优化变分下界

论文证明了该方法可以优化从真实联合分布中得出的所有令牌子序列的可能性的变分下界。

关键观点4: 提供附加功能

如推出连续令牌序列（如视频）并带来决策和规划任务的性能提升。

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