arXiv replacement + diffusion transformer representation routing · P2 · 2026-06-18

Rethinking Cross-Layer Information Routing in：它和通用视觉自监督的关系在于：系统诊断 DiT residual stream 的层间信息膨胀、梯度衰减和冗余，对 RAE/DiT 表征空间优化有参考价值

中高相关；详见方法、贡献和实验边界。

Rethinking Cross-Layer Information Routing in Diffusion Transformers　arXiv replacement + diffusion transformer representation routing　原文链接

编号2605.20708 优先级P2 类别arXiv replacement + diffusion transformer representation routing 会议arXiv replacement + diffusion transformer representation routing 方法系统诊断 DiT residual stream 的层间信息膨胀、梯度衰减和冗余，对 RAE/DiT 表征空间优化有参考价值来源arXiv / OpenReview

先说结论。它和通用视觉自监督的关系在于：系统诊断 DiT residual stream 的层间信息膨胀、梯度衰减和冗余，对 RAE/DiT 表征空间优化有参考价值。中高相关；详见方法、贡献和实验边界。

**(b) Training FID curves Figure 1 Overview of the main empirical results**(b) Training FID curves Figure 1 Overview of the main empirical results. (a) Our method preserves high-frequency details during DMD. (b) Training FID curves on ImageNet 256 × 256.这张图概括 Rethinking Cross-Layer Information Routing in 的整体方法流程。阅读时先看模块之间传递的训练信号，再看作者如何把目标拆成可优化的子问题。

**Figureure 2 · Three diagnostic symptoms of standard residual routing in DiTs across** Figure 2 Three diagnostic symptoms of standard residual routing in DiTs across depth: forward magnitude inflation, backward gradient decay, and block-wise redundancy. Measured at t=1.0.这张图来自论文 PDF 的结构化抽取。当前用于辅助理解 Rethinking Cross-Layer Information Routing in 的方法或实验，请结合正文精读段落一起看。

核心问题

它和通用视觉自监督的关系在于：系统诊断 DiT residual stream 的层间信息膨胀、梯度衰减和冗余，对 RAE/DiT 表征空间优化有参考价值。

方法拆解

系统诊断 DiT residual stream 的层间信息膨胀、梯度衰减和冗余，对 RAE/DiT 表征空间优化有参考价值

主要贡献

中高相关；详见方法、贡献和实验边界。

实验看点

实验部分建议重点看两类证据：一是作者是否把方法收益和更强数据、更长训练、更大模型区分开；二是跨模型、跨数据或跨任务迁移是否还能保留同样趋势。

局限与读法

这篇论文的结论需要结合任务设置、训练数据规模和消融实验一起看；不要只凭单个指标判断它对通用视觉表征的价值。