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English(EN) A Ticket from Marginals to Joints: Coupled-Noise Distillation for One-Step Block Generation in Diffusion Language Models

新的蒸馏技术为扩散语言模型带来效率提升 · 跟踪到2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新研究论文探讨了提高扩散语言模型（dLLMs）效率和连贯性的方法。第一篇论文介绍了CONDOR技术，该技术通过使用耦合噪声蒸馏，使dLLMs能够一次性生成整个文本块，并允许基于噪声输入进行多样化的续写。第二篇论文提出了时间自蒸馏（TSD），通过训练模型将其早期预测蒸馏到最终输出，从而实现更积极的并行解码而不会显著降低质量，从而加速dLLM的推理。 AI

影响 这些技术可以显著加快扩散语言模型的推理速度，使其在实际应用中更加实用。

排序理由 两篇arXiv论文介绍了改进扩散语言模型的新颖方法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Lin Yao ·

    从边缘到联合的门票：扩散语言模型单步块生成的耦合噪声蒸馏

    arXiv:2609.06324v2 Announce Type: replace Abstract: Diffusion language models (dLLMs) predict all tokens of a block in parallel, but a single forward pass samples each position from its own marginal distribution, so the tokens need not form a coherent block. We ask whether a disc…

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Shijian Xu, Andrea Miele, Metod Jazbec, Volker Roth, Eric Nalisnick, Ilija Bogunovic ·

    Temporal Self-Distillation: Discrete Diffusion Language Models 的更快推理

    arXiv:2609.15177v1 Announce Type: new Abstract: Diffusion language models (dLLMs) promise fast inference by generating multiple tokens in parallel, but suffer severe performance degradation when parallel decoding is pushed too aggressively. We introduce Temporal Self-Distillation…

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