Neuronale Schätzung paarweiser gegenseitiger Information in maskierten diskreten Sequenzmodellen

arXiv:2605.20187v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Das Verständnis von Abhängigkeiten zwischen Variablen ist entscheidend für Interpretierbarkeit und effiziente Generierung in maskierten Diffusionsmodellen (MDMs), doch diese Modelle zeigen hauptsächlich marginale bedingte Verteilungen und stellen Zwischenvariablen nicht explizit dar