Условная генерация шахматных задач с маскированными диффузионными моделями (arXiv:2609.38577v1)
В статье предложен маскированный недирективный диффузионный подход для условной генерации шахматных задач с возможностью задания тактических тем и частичных позиций. Введено вспомогательное задание одновременного предсказания лучшего хода, что повышает уникальность решений на 11,6% и точность соответствия теме на 2,5%; адаптация RL на основе DDPO увеличивает долю уникальных позиций, соответствующих теме, на 89,1%, и авторы публикуют открытые веса моделей (Приложение B).