Apple ML Research、拡散モデルの信頼性限界を検証
Apple ML Researchは2026年10月1日(現地時間)、ディスクリート拡散モデルにおける信頼性の限界に関する研究論文を発表した。同論文によると、リマスキングや均一状態サンプラーを含むディスクリート拡散は、各ステップで複数のトークン位置を書き込むが、この際にトークン間に固有の依存関係が存在する。研究では、ステップが訓練分布と一致するのは、書き込む位置が固定されたトークンに対して条件付き独立である場合に限られることを示している。