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Noise Your Prompt：扩散语言模型条件提示加噪
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AI 综述
2026年10月8日，arXiv Machine Learning Theory 发布一项研究，提出在连续扩散语言模型训练中对条件提示词 token 同样加噪，而非保持干净。该方法在 Sudoku Hard 上将求解率从 3.73% 提升到 24.65%，在 10x10 N-Queens 上将覆盖率从 50.60% 提升到 73.79%，并在 Gigaword 摘要任务上改善生成质量，但未迁移到开放式对话生成。改动仅需在训练目标中加一行，默认不增加推理成本，代码已公开。
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最新进展10月8日 12:00
研究提出对条件提示 token 加噪，提升求解与覆盖率，代码已公开。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv · Machine Learning TheoryNoise Your Prompt：在连续扩散语言模型中对条件 token 加噪
一项研究提出在连续扩散语言模型训练中对条件提示词 token 同样加噪，而非保持干净。该方法在 Sudoku Hard 上把求解率从 3.73% 提升到 24.65%，在 10x10 N-Queens 上把覆盖率从 50.60% 提升到 73.79%，并在 Gigaword 摘要任务上改善生成质量，但未迁移到开放式对话生成。改动仅需在训练目标中加一行，默认不增加推理成本，代码已公开。
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