Araştırmacılar, dil ve ayrık veri üretimi için kullanılan difüzyon modellerinde çığır açan yeni bir yaklaşım geliştirdi. Neural Continuous-Time Markov Chain (Neural CTMC) adlı bu yöntem, sürekli zamanlı Markov zincirlerinin temel yapısını iki ayrı bileşene ayırarak daha etkili sonuçlar elde ediyor. Mevcut yöntemler tersine oran matrisini tek bir nesne olarak ele alırken, yeni yaklaşım 'ne zaman zıplama yapılacağı' ve 'nereye zıplanacağı' sorularını iki ayrı ağ başlığıyla çözüyor. Bu matematiksel ayrıştırma, Poisson süreçlerinin doğal yapısına daha uygun olduğu için daha verimli ve teorik temellere dayalı bir çözüm sunuyor. Yapay zeka modellerinin metin ve kategorik veri üretme yeteneklerini artırabilecek bu yenilik, özellikle doğal dil işleme alanında önemli gelişmelere yol açabilir.