本研究提出了一种离散扩散薛定谔桥匹配（DDSBM）框架，用于解决生成建模中任意分布传输的问题。该框架通过连续时间马尔可夫链在高维离散状态空间中解决薛定谔桥问题，适用于图的变换，并在分子优化中有效，优化目标属性同时保留其他特征。

ICML 2024最佳论文曾被ICLR 2024拒绝。该论文提出了一种新的离散扩散语言建模方法，在大多数任务中表现优于GPT-2。然而，由于实验不完整和缺乏与其他扩散模型的比较，最终被拒绝。作者之一已加入OpenAI，并将在ICML 2024上展示这项工作。