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arXiv cs.LG@Kijung Jeon, Thuy-Duong Vuong, Molei Tao
推荐理由：这篇论文给掩码扩散模型加了重新掩码机制，像有个纠错开关，Sudoku和QM9上效果很好，值得做推理优化的读者看看。
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6月29日
10:15
MDM-VGB是一种面向掩码扩散模型的高效采样器，在推理时通过奖励引导的重新掩码机制来增强生成质量。理论证明MDM-VGB对过程验证器噪声具有鲁棒性，计算复杂度为二次方，而best-of-N方法可能因误差累积达到指数复杂度。在Sudoku和QM9等约束满足与科学基准上，MDM-VGB实现了强实证性能，同时支持高奖励生成与低奖励样本的有效修复。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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5月26日
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arXiv cs.LG@Sanghyun Lee, Chunsan Hong, Seungryong Kim, Jonghyun Lee, Jongho Park, Dongmin Park
精选
推荐理由：做扩散语言模型或高效 Transformer 架构的开发者值得关注——LoopMDM 用简单循环层技巧同时省训练算力、提推理性能，直接可复现。