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LLaDA2.1-mini
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新的R2D推理技术提升了掩码扩散模型在逻辑任务上的表现
研究人员开发了一种名为随机重掩码-去噪（R$^2$D）的新型推理技术，用于掩码扩散模型（MDMs）。该方法将MDM推理重新构建为马尔可夫链，并引入重掩码-去噪核来分析生成轨迹。R$^2$D是一种测试时、无需微调的程序，可应用于现有模型。此外，还提出了轨迹校正训练（TCT）方法，通过让模型暴露于自身错误来改进去噪器训练。该方法在逻辑任务上显示出显著的性能提升，在数独和3-SAT上实现了高精度，并且与现有的迭代校正方法和LLaDA2.1-…
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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…