扩散语言模型作为最优并行采样器：理论依据
Research Paper#Diffusion Language Models, Parallel Sampling, Chain-of-Thought, Remasking, Revision🔬 Research|分析: 2026年1月3日 06:14•
发布: 2025年12月31日 18:03
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本文为扩散语言模型（DLM）在更快推理方面的效率提供了理论基础。它表明，DLM，特别是当与Chain-of-Thought（CoT）结合使用时，可以用最优的顺序步骤数模拟任何并行采样算法。本文还强调了重新掩码和修订等功能对于优化空间复杂度和提高表达能力的重要性，并提倡将它们纳入DLM设计。