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自回归扩散模型的判别指导
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了在Autoregressive Diffusion Models中引入鉴别器指导的方法，使用最优鉴别器可以纠正预训练模型并从底层数据分布中精确采样。作者提出了一种顺序蒙特卡罗算法，可以在生成过程中迭代地考虑鉴别器的预测。作者在生成分子图的任务上进行了测试，展示了鉴别器如何提高生成性能，超过仅使用预先训练的模型。
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关键要点
- 在Autoregressive Diffusion Models中引入鉴别器指导的方法。
- 使用最优鉴别器可以纠正预训练模型并从底层数据分布中精确采样。
- 提出了一种顺序蒙特卡罗算法，迭代考虑鉴别器的预测。
- 在生成分子图的任务上进行了测试。
- 鉴别器提高了生成性能，超过仅使用预先训练的模型。
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