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官方账号arXiv cs.AI@Yizhen Yao, Qinglin Zhu, Runcong Zhao, Xiangxiang Dai, Yanzheng Xiang, Yulan He, Lin Gui
推荐理由：这篇论文帮你用更少计算让扩散LLM更准更快，数学编程题准确率升6.4%，速度翻7倍，值得看一下。
扩散LLM
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6月16日
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扩散大语言模型(dLLMs)在并行生成中面临解码速度与质量权衡。现有可撤销解码策略存在错误传播和局部错误强化问题。研究提出ASRD框架，通过时间一致性识别锚点令牌并动态缓存，引入锚点引导生成和锚点扰动验证两种机制。在数学和编码基准上，ASRD相比最新基线实现准确率提升最高6.4%，推理吞吐量提升最高7.2倍。