Druv Pai团队发表扩散模型信息论缩放律论文

Druv Pai 等人于2026年10月27日在 arXiv 发布论文，提出基于模型信息量的缩放定律，旨在揭示扩散模型生成训练中的非线性记忆与线性泛化两种定性不同的 regime。该研究通过量化模型信息随规模和数据量的变化规律，实现了对拟合域之外的外推预测，为优化记忆效果与样本质量提供了指导。目前，相关代码已在 GitHub 公开，为理解扩散模型的信息论特性提供了原理性解释与实证支持。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。