在学习抽象规则时扩散模型和自回归模型的多样能力与规模
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现代生成模型在有限样本中学习底层规则的能力，并探索它们在条件采样中的推理能力。通过设计GenRAVEN数据集，我们发现扩散模型在无条件生成中表现出色，但在面板补全上表现不佳，而自回归模型则在规则一致的面板补全上更为出色，但在无条件生成的一致性上较差。这表明扩散和自回归模型在规则学习和推理任务中的互补能力和局限性，为进一步研究提供了新的方向。
本研究探讨了生成模型在有限样本中学习规则的能力。通过GenRAVEN数据集，发现扩散模型在无条件生成中表现优异，但在面板补全上效果不佳；自回归模型在规则一致的面板补全上表现更强。这揭示了两者在规则学习和推理中的互补性与局限性。
