こんにちは、みなさん！私は独立した研究者で、可変キャンバス上でカーソルに相対した編集操作を通じて生成する言語モデル「Reviser」に取り組んでいます。これは最終的なテキストの順序ではなく、編集履歴のアクションに対して自己回帰的（autoregressive）です。これにより、デコーディング効率を通常の自己回帰型トランスフォーマに近いまま保ちながら、応答を修正できるようになります。
私の目標は、ACL、EMNLP、ICML、または同様の場に向けて論文を投稿することです。そして、次のような点について技術的なフィードバックをいただけるととてもありがたいです：
- 主張の大胆さ／強さ
- 弱点
- 結果の質、あるいは他の結果も含めるべきかどうか
論文：https://github.com/Sean-Diab/Reviser/blob/main/main.pdf
投稿前に改善すべき点についてのご意見は、どんな内容でも非常にありがたく受け取ります。
また、cs.CL での arXiv エンドースメントも探しています。もしこちらで該当される方がいて、手伝っていただくことに抵抗がなければ、私のエンドースメントリンクは以下です：https://arxiv.org/auth/endorse?x=ISRSI8
どうもありがとうございます。
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