LinEAS是一种新方法，通过全局损失训练激活引导，旨在控制生成模型的输出，减少有害内容。该方法仅需少量无配对样本，在语言模型的毒性缓解上表现优于传统方法，具有更强的鲁棒性和有效性。
本文探讨了多种基于薛定谔桥的生成模型和算法，如Diffusion SB、CDGS和TreeDSB，旨在高效学习和解决分布间的运输映射问题。研究表明，这些方法在高维数据和无配对样本的情况下，能够实现高质量的生成和有效的动态传输映射。
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