这项研究解决了扩散语言模型在少步解码时的质量-长度权衡问题，做文本生成或摘要的开发者可以直接用DSL-LLaDA获得更好的零样本效果，值得关注。
离散掩码扩散语言模型在少步解码时面临长度与质量的权衡：固定步数下，要么生成短而高质量的输出，要么生成长但重复的文本。连续去噪通过在嵌入空间联合演化所有位置来规避此问题，但大规模从头构建此类模型仍是难题。本文证明，预训练的掩码DLM可轻量适配以支持连续嵌入空间去噪：从LLaDA-8B-Instruct出发，仅用1000步继续预训练（离散随机定位DSL），将二元掩码替换为连续逐token高斯噪声作为软掩码。适配后的模型支持连续推理，在嵌入空间联合演化所有位置，并在最后一步才做出硬token承诺。在低步数（≤16次前向传播）的零样本摘要任务中，DSL-LLaDA-SDE在所有四个基准上取得最佳ROUGE-1，并大幅避免了迭代去掩码的提前终止/重复权衡。该适配还带来选择性噪声状态鲁棒性：模型能纠正被破坏的token，同时保留干净的token。对照实验表明，使用相同计算量的标准掩码扩散训练无法产生这两种行为。
离散掩码扩散语言模型在少步解码时面临长度与质量的权衡：固定步数下，要么生成短而高质量的输出，要么生成长但重复的文本。连续去噪通过在嵌入空间联合演化所有位置来规避此问题，但大规模从头构建此类模型仍是难题。本文证明，预训练的掩码DLM可轻量适配以支持连续嵌入空间去噪：从LLaDA-8B-Instruct出发，仅用1000步继续预训练（离散随机定位DSL），将二元掩码替换为连续逐token高斯噪声作为软掩码。适配后的模型支持连续推理，在嵌入空间联合演化所有位置，并在最后一步才做出硬token承诺。在低步数（≤16次前向传播）的零样本摘要任务中，DSL-LLaDA-SDE在所有四个基准上取得最佳ROUGE-1，并大幅避免了迭代去掩码的提前终止/重复权衡。该适配还带来选择性噪声状态鲁棒性：模型能纠正被破坏的token，同时保留干净的token。对照实验表明，使用相同计算量的标准掩码扩散训练无法产生这两种行为。
Discrete Masked diffusion language models generate text by iterative parallel decoding, but few-step decoding suffers from a tradeoff between length and quality: with a fixed step budget, standard methods can generate a …