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LAW纯自条件扩散语言模型GSM8K达42.2%
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AI 综述
2026年10月22日，arXiv cs.AI / cs.LG 刊登的一篇论文提出 LAW（Loopholing All the Way）模型。该模型把自条件（self-conditioning）由过去的辅助性启发式手段，变为唯一的生成基础：跨步传播去噪器预测下的期望嵌入向量，并且只在最后一次性解码 token。据报道，这一完全基于自条件的扩散语言模型在 GSM8K 数学解题基准上的准确率达到 42.2%。目前该事件仅见这一篇论文报道，尚无其他来源的复现、评测或评论。
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最新进展10月22日 01:25
论文提出完全基于自条件的扩散语言模型 LAW，GSM8K 准确率达 42.2%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新LAW：完全基于自条件的扩散语言模型，GSM8K 解题准确率 42.2%
论文提出 LAW（Loopholing All the Way），把自条件从辅助启发式手段变成唯一的生成基础，跨步传播去噪器预测下的期望嵌入向量，只在最后一次性解码 token。
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