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AI 综述
Google Research 揭示扩散模型创造力的数学来源。该机构在 ICLR 2026 论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》中证明,扩散模型的创造力源于神经网络学习到的是被“平滑”过的 score function,而非完美版本。权重衰减等正则化使学到的 score function 变平滑,让去噪过程在训练数据点之间插值,从而生成新样本而非记忆训练集。目前该研究为唯一有证据的发展,尚无后续进展。
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- 来源：Google Research
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7月16日
Google Research一手
Google Research 揭示扩散模型创造力的数学来源：score smoothing
Google Research 在 ICLR 2026 论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》中证明，扩散模型的创造力源于神经网络学习到的是被“平滑”过的 score function，而非完美版本。权重衰减等正则化使学到的 score function 变平滑，让去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本而非记忆训练集。