Limits of Confidence in Diffusion

研究揭示离散扩散模型（含 remasking 与 uniform-state sampler）的置信度排序存在根本局限：只有当每步写入的位置在已固定 token 条件下条件独立时，该步才匹配训练分布，而逐位置分布的乘积无法匹配存在依赖的 token 组。