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揭秘扩散模型"创造力"的数学本质
研究人员在ICLR 2026发表论文，揭示扩散模型的"创造力"并非随机现象，而是神经网络训练过程中正则化效应导致"得分函数平滑化"的数学结果。这种平滑化使生成过程在训练数据点之间进行插值，而非简单复制训练样本。研究表明，权重衰减等正则化手段使神经网络难以学习陡峭函数，转而学习更平滑的版本，从而在数据流形上探索新的空间，实现质量与创新性的平衡。
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