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。