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Alpha Diffusion Language Models

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  1. RESEARCH · CL_270878 ·

    新方法增强扩散语言模型的并行解码 · 追踪6个来源

    研究人员正在探索改进扩散语言模型(DLM)并行解码的新方法。一种方法,可靠并行解码(RPD),侧重于根据层级预测稳定性和最终置信度来选择候选,在LLaDA和Dream等基准测试中实现了更高的吞吐量,同时保持了准确性。另一种方法PUMBA引入了一个统一的轨迹感知训练框架,该框架使训练和推理条件保持一致,从而提高了性能并减少了所需函数评估的次数。此外,对“软标记”的研究正在被重新审视,并提出了一种新的几何感知构造,以更好地解释这些标记如何…