Роботу присвячено аналізу концептуальних аналогій між ітеративними процесами уточнення в різних архітектурах генеративних моделей. У великих мовних моделях масштабування реалізується через ланцюжок міркувань, де проміжні токени послідовно уточнюють представлення задачі. Дифузійні моделі досягають аналогічного ефекту через багаторазові кроки розшумлення, трансформуючи шум у структуровані дані. Моделі узгодження потоків використовують контроль точності інтегрування траєкторій між розподілами. Всі підходи об'єднує спільний принцип: виділення додаткових обчислень для послідовного уточнення трансформації імовірнісних розподілів. Дослідження встановлює, що за фіксованого бюджету, або обмеженості ресурсів,компактні моделі з додатковими обчисленнями під час генераціїможуть перевершувати архітектури на порядок більші.