原位文字調整

深度分析

TimpaTeks：利用擴散式語言模型實現原位文字概念轉換的 Activation Steering 方法

隨著擴散式語言模型在生成文本上的靈活性提升，研究者提出TimpaTeks自動原位文字概念轉換機制。該方法透過餘弦相似度自動挑選要調整的詞彙，並在去噪過程中注入引導向量，達成情感與概念的雙向調整，同時降低句子困惑度。實驗證明TimpaTeks在成本與效果上均優於傳統提示式引導。