DiffLTM：面向条件生成的连续扩散大表格模型

研究人员提出连续扩散大表格模型 DiffLTM，用于解决表格数据中混合高基数类别特征及罕见子群体的条件生成难题。该模型对类别特征采用交叉熵损失并给出首个理论证明，同时引入面向罕见子群体的评估指标以支持新型条件设定。在劳动力数据上的实验表明其能捕捉计量经济学经典见解，相关代码已开源。