在人工智能文本生成的领域中，扩散模型和自回归模型一直被视为两大技术流派。自回归模型如同传统写作，遵循从左到右的线性生成方式，而扩散模型则试图突破这一限制，理论上可以同时处理全局信息。然而，实际应用中，扩散模型常因位置偏差问题导致生成质量的不稳定，这一矛盾成为制约技术突破的关键瓶颈。

在人工智能文本生成领域，扩散模型与自回归模型长期形成两大技术流派。自回归模型如同传统写作，严格遵循从左到右的线性生成方式，而扩散模型则突破这一限制，理论上可同时处理全局信息。然而实际应用中，扩散模型常因位置偏差问题导致生成质量不稳定，这一矛盾成为制约 ...

这些年，人工智能生成文本的方式基本分为两大派系。一派是传统的自回归模型，就像一个人写作文一样，从左到右逐字逐句地往下写，每写一个字都必须看着前面已经写好的部分。另一派是扩散模型，它的工作方式完全不同，有点像在一张写满了乱码的纸上逐步擦除噪音，最后显露出清晰的文字。这个新兴的扩散语言模型派系有个巨大的优势——它可以同时考虑全局的信息，而不是被迫只看前文。理论上，这应该能做出更聪明的文本生成。 但问题 ...

这个方法实际包含两个巧妙的组件。第一个是翻译过滤评分，这是一个计算标准，用来在每个生成步骤中评估哪些位置应该优先被填充。这个评分基于当前步骤所关注的频率窗口中，各个位置的能量大小。能量越高意味着该位置在当前频率范围内越"重要"，因此应该被优先处理。