Исследователи из лаборатории научных исследований Т-Технологий и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод для улучшения генерации текста и кода языковыми моделями G-Star+. Работа была представлена в Сеуле на ICML 2026 – конференции по ИИ и машинному обучению. Новый метод сэмплирования для моделей маскированной диффузии G-Star+ (Guided Star-Shaped sampler) похож на “внутренний редактор”. Он находит подозрительные токены, маскирует их и позволяет переписать проблемные места без переобучения всей модели. Особенно эффективен метод в режимах быстрой генерации, когда модели нужно подготовить качественный ответ за небольшое число шагов. Такой подход может применяться для ИИ-ассистентов, чат-ботов и других сервисов, где важен быстрый и качественный результат при ограниченных вычислительных ресурсах.