Discretizing Continuous Time Series for Imputation with Masked Diffusion Training
用于掩码扩散训练插补的连续时间序列离散化
机构 * Seoul National University(首尔大学)
AI总结 针对时间序列插补的现有方法存在的局限性,提出MDTIM模型,引入随机离散化技术,在多种基准上的实验显示其鲁棒性和可扩展性优于现有基线方法。
Comments Submitted to NeurIPS 2026
期刊&会议
Conference on Neural Information Processing Systems · 会议 · Machine Learning
用于掩码扩散训练插补的连续时间序列离散化
机构 * Seoul National University(首尔大学)
AI总结 针对时间序列插补的现有方法存在的局限性,提出MDTIM模型,引入随机离散化技术,在多种基准上的实验显示其鲁棒性和可扩展性优于现有基线方法。
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首个令牌广播者:Transformer中语言身份与分布式鲁棒性的机制起源
机构 * Irvington High School(欧文顿高中) ; GenAI4E ; Mapua University(马普阿大学)
AI总结 通过因果干预方法LIHA,发现Transformer中少量注意力头(如GPT-2的L6H1)持续关注首个令牌并广播语言信号,且消融后补偿呈现层级前馈模式;指令微调将语言身份电路重组至早期层。
Comments Under review at Interp4Discovery @ NeurIPS 2026