Исследователи представили Causal Latent Revision (CaLR) — метод, объединяющий преимущества авторегрессионных моделей и диффузионных языковых моделей. Система использует матрицу причинно-следственной топологии для динамической коррекции промежуточных шагов генерации, что позволяет моделям достигать высокой точности в задачах на логику.