9 Ekim tarihli arXiv ön baskısında araştırmacılar, tek bir grafikten eğitilen ayrık grafik difüzyon modelini sentetik iki topluluklu stokastik blok modellerinde inceledi. Önerdikleri “koşullu ezberleme” kavramında, modelin ters difüzyon sürecine bozulmuş eğitim grafiği verildiğinde, eğitim örneğinin kenarlarını geri kurma eğilimi; aynı denemede görülmemiş test grafiği için bu düzeyde ortaya çıkmıyor. İlk sayfa yazarlardan Adarsh Jamadandi’yi Fransa’daki CNRS ve IRISA ile ilişkilendiriyor.

Yazarların bildirdiği 256 düğümlü deneyde, kenarların %60’ı bozulduktan sonra eğitim grafiği kenarlarının %96,9’u geri kuruldu; yalnızca üreten olasılık yasasını bilen referans yöntemde oran %7,7 oldu. Bu, makalenin sentetik düzeni içindeki ölçümdür; gerçek veri kümelerinde sızıntı veya tüm grafik üretim modellerinde aynı davranış kanıtı değildir. Çalışma ayrıca, topluluk yapısının oluştuğu kontrol noktalarının bu ezberleme başlangıcından sonra geldiğini ve erken durdurmanın iki aşamayı ayırmadığını savunuyor. Bulgular, yalnızca üretilen örnekleri karşılaştıran metriklerin eğitim verisi yanlılığını değerlendirmede eksik kalabileceğine işaret ediyor.