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MacDiff：统一的骨架建模与掩蔽条件扩散
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了新的MacDiff模型，解决自监督学习中骨架表示能力不足的问题。实验结果显示，MacDiff在表示学习和生成任务中表现良好，并通过数据增强显著提高了有限标记数据场景下的微调性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的掩蔽条件扩散模型（MacDiff）。
- MacDiff解决了自监督学习中骨架表示能力不足的问题。
- 实验结果显示，MacDiff在表示学习基准测试中达到了最先进的性能。
- MacDiff在生成任务中表现良好。
- 通过数据增强，MacDiff显著提高了有限标记数据场景下的微调性能。
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