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Name	Current message text
^h English (en)	We use DDIM sampling (Song et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib34 2022]). We employ Classifier-Free Guidance (Ho & Salimans, [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib12 2022]) only for the past observations condition <math>o_{< n}</math>. We didn’t find guidance for the past actions condition <math>a_{< n}</math> to improve quality. The weight we use is relatively small (1.5) as larger weights create artifacts which increase due to our auto-regressive sampling.
^h Spanish (es)	Utilizamos el muestreo DDIM (Song et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib34 2022]). Empleamos la Guía Sin Clasificador (Ho & Salimans, [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib12 2022]) solo para la condición de observaciones pasadas <math>o_{< n}</math>. No encontramos guía para la condición de acciones pasadas <math>a_{< n}</math> que mejorara la calidad. La ponderación que utilizamos es relativamente pequeña (1.5), ya que ponderaciones mayores crean artefactos que aumentan debido a nuestro muestreo autorregresivo.
^h Chinese (zh)	我们使用DDIM采样（Song等人，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib34 2022]）。我们仅对过去观测条件<math>o_{< n}</math>采用了无分类器指导（Ho & Salimans，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib12 2022]）。我们发现对过去动作条件<math>a_{< n}</math>的指导无法提高质量。我们使用的权重相对较小（1.5），因为较大的权重会产生伪影，而我们的自动回归采样则会放大这些伪影。