О проекте Text Diffusions

Text Diffusions помогает исследователям и ML-инженерам выбирать работы о diffusion language models для чтения, проверять основания выводов и находить подходы для своих задач.

Как пользоваться

  1. Собрать практическую подборку

    Начните с профильных работ об ускорении инференса со ссылкой на код. Наличие ссылки не доказывает воспроизводимость результатов или совместимость с вашим оборудованием.

    Найти работы об ускорении с кодом
  2. Найти известную статью или фразу

    Введите оригинальное название или arXiv ID. Кавычки требуют совпадения фразы: пример ищет «masked language». Корректный поиск может не дать результатов.

    Попробовать поиск фразы
  3. Сравнить перед подробным чтением

    Нажмите «Сравнить» на карточках — до четырёх работ. Проверьте набор данных, метрику и протокол, затем откройте оригиналы. Ссылка на сравнение сохраняет состав подборки. На страницах статей доступны BibTeX, RIS и Markdown.

    Выбрать статьи для сравнения
  4. Посмотреть изменения

    Откройте недельную сводку с датой: она показывает зарегистрированные добавления и изменения источников или кода. Это наблюдаемые изменения, а не утверждение, что собраны все важные работы.

    Читать недельные сводки
  5. Следить за одной темой

    Добавьте RSS по ускорению инференса в свою программу чтения. Для RSS не нужны аккаунт или подписка по электронной почте.

    Открыть RSS по теме
  6. Разобраться в направлении

    Выберите маршрут: основы, ускорение инференса или управляемость. Следуйте шагам чтения и обращайтесь к глоссарию, если термин незнаком.

    Выбрать учебный маршрут

Источники и отбор

У каждой статьи есть ссылка на исходную публикацию. Названия и аннотации сохраняют оригинальный текст и язык; интерфейс и доступные пояснения соответствуют выбранному языку. Покрытие зависит от собираемых источников и не является исчерпывающим.

Первичные область и темы определяются по названию и аннотации. Неоднозначные случаи могут дополнительно классифицироваться моделью, когда обработка доступна. Метки помогают ориентироваться, но не гарантируют измеренную точность отбора.

core — профильные исследования diffusion language models. transferable — потенциально переносимые идеи из смежных задач. out_of_scope — вне основного фокуса. uncertain — недостаточные или неоднозначные сведения. Главная использует core; в поиске доступны все четыре области.

Восемь стартовых тем: маскированная/дискретная диффузия, латентная диффузия, ускорение инференса, длинный контекст, рассуждения, дообучение, управляемость и генерация кода. Принадлежность к теме не означает одобрения работы или оценки её научного качества.

Что означает автоматический разбор

Автоматический разбор — помощь при чтении, а не научное рецензирование. Валидатор проверяет наличие цитаты в доступном тексте и её привязку к URL и хешу источника. Совпадение цитаты не доказывает научную корректность утверждения.

Извлечённые факты отделены от интерпретаций модели. Для численного результата нужны значение, набор данных, метрика, протокол и подтверждающий фрагмент. Сайт не проводит собственных экспериментов и не воспроизводит независимо опубликованные числа.

У карточки может быть только аннотация, недоступный полный текст или отсутствующий принятый разбор. Пробелы остаются неизвестными; неудачный разбор не удаляет карточку исходной публикации. Отсутствие ограничения в карточке не означает, что его проверили и исключили.

Сравнение предупреждает об отсутствующих или различающихся наборах данных, метриках и протоколах. Даже совпадающие обозначения не доказывают одинаковые оборудование, разбиения данных, вычислительный бюджет или статистическую достоверность: проверяйте оригиналы.

Новый запрос к модели не запускается при чтении, поиске, сравнении или вопросе к корпусу. Ответы извлекаются из сохранённых разборов и фрагментов источников; это не универсальный исследовательский ассистент, и сведений для ответа может не оказаться.

Даты и обновления

Дата публикации, время успешного сбора и время создания снимка обозначают разные события. Новый снимок не доказывает появление новой статьи. Недельная сводка охватывает семь дат UTC до указанной даты включительно и наблюдаемые изменения в сохранённой истории.

На главной — от нуля до пяти свежих профильных работ. Если подходящих свежих работ нет, отдельно может показываться историческая подборка с датами. При недоступной обработке опубликованное содержимое остаётся доступным; полнота и свежесть не гарантируются.

Доступ и личные настройки

Публичное чтение, поиск, сравнение и экспорт цитирований доступны без регистрации. Без аккаунта сохранённые статьи и темы остаются в этом браузере; функции аккаунта обеспечивают синхронизацию, когда доступны. Данные браузера — не резервная копия.

RSS работает отдельно от email и Telegram. Каналы доставки выключены до настройки; текущую доступность смотрите на странице подписки. Email-подписку нужно подтвердить, и от неё можно отказаться.

Если вывод или метка кажутся ошибочными, перед использованием проверьте связанный оригинал. Сайт помогает ориентироваться в литературе, но не заменяет вашу оценку методов, предпосылок и результатов.

Доступность подписки