论文将掩码扩散并行解码误差映射为可精确求解的统计物理模型

一篇 arXiv 论文（Adrian Baule 等）将掩码扩散模型的并行解码误差映射到驱动多粒子系统的统计物理：论文证明并行生成的误差等于生成过程相对反向掩码过程的熵产生。 对 Markov 数据，生成过程等价于带标记间隙的随机序吸附过程，论文对其任意步数给出精确解；最优掩码调度是该热力学度量的测地线。论文称，小步起步的调度在困惑度和路径误差上收益更大且所需步数更少。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。