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一篇关于 DYSCO 的论文，该论文通过学习潜在空间来捕捉底层动力学，并从噪声观测中恢复控制方程，已被 Neurips 录用。
本文表明，为重建而微调自编码器会降低有效维度，使得标准速度预测在扩散模型中效率低下，并提出使用x0预测来聚焦于信号流形，从而持续提升文本到图像生成性能。
V-RAE提出了一种视频表示自编码器，它从冻结的视觉表示中构建语义组织的潜在表示，以提升视频生成质量、收敛速度和预测建模。
本文介绍了一个框架，通过稀疏自编码器学习正交潜在空间，实现对大型语言模型中词元级影响的归因，从而精确识别共同影响预测的训练数据词元，适用于医疗等高风险领域。