교사 강제 학습
학습 중 모델이 이전 시점의 실제 정답(prefix)을 입력으로 받아 다음 토큰을 예측하도록 하는 표준 AR 학습 방식으로, 학습-추론 불일치(train–inference gap)를 초래한다. 이 불일치는 학습 시 깨끗한 접두사를 사용하지만 추론 시에는 모델이 생성한 토큰을 조건으로 사용하기 때문에 오류가 누적되는 원인이 된다. PRA는 이 불일치를 줄이기 위해 학습 중에 추론 유사 픽셀 입력을 병렬로 구성한다.