VIDiff是一个适用于各种视频任务的统一基础模型，能够编辑和翻译视频，并通过自回归方法确保一致性编辑和增强。研究结果显示，该模型在生成视频和书面指令时表现出色。

本文介绍了VAEneu，一种用于多步骤单变量概率时间序列预测的自回归方法。通过采用连续排名概率得分作为损失函数，该方法能够产生尖锐且良好校准的预测分布。经过基准测试，结果表明VAEneu具有出色的预测性能，为未来的单变量多步骤概率预测提供了有价值的工具。

PARD是一种将扩散模型与自回归方法结合的置换不变自回归扩散模型，能够在没有额外特征的情况下生成图，并在分子和非分子数据集上取得了最新水平的性能。它还可以扩展到大型数据集。