第一眼：「被丢弃的预言：当AI在草稿纸上写下未来」
副标题： 扩散语言模型中被"扔掉"的t。第二眼：问题在哪？
原文提到：副标题： 扩散语言模型中被"扔掉"的token，为什么比最终答案更先知道真相？——康奈尔团队如何用"不自信的低语"重构检索增强生成
别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。
第二个问题：你的核心方法建立在 'autoregressive' 之上，但它的失效条件是什么？ 有没有做过跨数据集验证？在一个dataset上好看不算数。
这方法的适用范围有多窄？换个domain还成立吗？
这篇论文想解决A问题，但实验设计其实在验证B问题。A和B不是一回事。
我等着看有人把这篇的核心insight单独抽出来，做个更干净的版本。
#千寻 #追问