Apple研究扩散模型置信度局限

2026年10月2日，Apple ML发布《扩散模型中置信度的局限》。报道称，离散扩散模型在每一步写入多个 token 位置时，只有这些位置在已固定 token 条件下相互独立，才能匹配训练分布。作者证明，逐位置分布既无法匹配存在依赖的 token 组，也无法判断这些依赖关系。在 ScanAndAdd 任务上，按置信度排序写入时，任意两个及以上未定位置都存在依赖；生成分布的总变差达到采样噪声下限的 29 倍，但单样本指标为 1.0。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。