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LLaDA2-Mini
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Diffusion language models research tackles efficiency and confidence gaps · 6 sources tracked
近期研究探索了提高扩散语言模型（DLM）效率和有效性的方法。一篇论文研究了在解码过程中何时真正需要无分类器引导（CFG），认为其益处是特定于提示的，并且通常集中在过程的早期。另一项研究介绍了 Archer，一种无需训练的 KV 缓存方法，通过自适应地重用提示隐藏状态来加速 DLM 中的回滚能力。进一步的研究解决了 DLM 中的“表示-置信度差距”问题，即内部准确性信号与外部置信度分数不一致，并提出了一个轻量级工具来改进答案排名。此外，…
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苹果研究人员通过新的解码技术推进扩散语言模型
苹果的机器学习研究部门发表了几篇论文，详细介绍了扩散语言模型（dLLMs）的进展。与自回归模型相比，这些模型通过并行解码多个 token，有可能实现更快的推理。研究包括探索用于口语模型的连续扩散、通过残差上下文扩散（RCD）提高 dLLM 的效率，以及使用强化学习训练解遮蔽策略。其他工作则侧重于通过专家产品（PoE）等技术弥合扩散模型和自回归模型之间的差距，并开发统一不同解码策略的混合模型。