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Discrete Diffusion Language Models
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新的维纳滤波技术可减少视觉语言模型中的幻觉
研究人员开发了一种名为维纳表示滤波（Wiener Representation Filtering）的新颖技术，以减少视觉语言模型（VLMs）中的幻觉。这种无需训练的方法在事后通过编辑语言主干的表示空间来运行。通过将隐藏状态建模为真实和幻觉成分的组合，该技术推导出一个维纳型估计器，可以减弱与幻觉相关的模式。该方法应用于 LLaVA-1.5、MiniGPT-4、Gemma3 和 mPLUG-Owl2 等模型，在 CHAIR、POPE 和…
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全新 7B 统一扩散语言模型 'Sumi' 发布，伴随扩散模型进展
研究人员推出了 Sumi，一个拥有 70 亿参数的统一扩散语言模型 (UDLM)，该模型在 1.5 万亿 tokens 上从头开始预训练。这个开源模型在知识、推理和编码任务上表现出与自回归模型相当的性能，但在常识基准测试上表现稍逊。发布内容包括模型权重、检查点以及完整的训练方法，旨在为大规模研究 UDLM 提供参考。此外，其他研究探索了扩散语言模型的进展，包括生成 CUDA 核的方法、通过自生成错误训练改进 Token 编辑，以及开发…