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数字化和生产力：ESCB专家小组的生产力，创新和技术变革的报告
数字化的生产力增强效应已引起人们对促进数字技术的兴趣。本报告为欧元区国家提供了不同的估计数字吸收对公司水平生产率的影响，这表明数字技术的采用可能会导致中期企业的生产率提高。但是，并非所有公司和行业都从数字采用中获得了显着的生产力提高，而并非所有数字技术都带来了可观的生产率提高。该报告重点介绍了欧元区国家数字化生产率较低的可能因素。例如，缺乏强大的机构和治理结构可能有助于解释为什么数字扩散比预期的要慢，为什么在某些国家 /地区速度要慢，为什么现在还没有完全实现数字化的预期生产力益处。此外，该报告表明，数字革命的全部好处将通过向公司适当地提供技能以及在低生产力公司中投资计算机信息来获得。
简单有效的掩蔽扩散语言模型
虽然扩散模型擅长生成高质量图像，但先前的研究报告称，在语言建模中，扩散和自回归 (AR) 方法之间存在显著的性能差距。在这项工作中，我们表明简单的掩蔽离散扩散比以前认为的更有效。我们应用了一种有效的训练方法，可以提高掩蔽扩散模型的性能，并推导出一个简化的 Rao-Blackwellized 目标，从而带来额外的改进。我们的目标形式简单——它是经典掩蔽语言建模损失的混合——可用于训练仅编码器的语言模型，这些模型可以接受高效的采样器，包括可以像传统语言模型一样半自回归生成任意长度文本的采样器。在语言建模基准上，一系列使用现代工程实践训练的掩蔽扩散模型在扩散模型中达到了新的最先进水平，并接近 AR 困惑度。我们在项目页面上提供了代码 1 以及博客文章和视频教程 2：