Темы могут пересекаться: одна работа учитывается в каждой своей теме, но только один раз в общем числе. Связь с темой не доказывает качество или воспроизводимость.
Оригинальная аннотация: Diffusion language models (dLLMs) generate text by iteratively denoising multiple token positions in parallel, offering an attractive alternative to strictly autoregressive decoding. In practice, however, block-wise dLLM inference exposes a difficult granularity trade-off: small blocks preserve local conditioning but require many denoising steps, whereas large blocks expose more parallelism but can make premature commitments and accumulate cache error. Existing acceleration methods typically choose a single block size per request, leaving the complementarity among block sizes unused. We show t
Полезно для: Не указано · Ограничение: Не указано
2026-05-20T07:06:54Z · Ускорение инференса, Длинный контекст · Источник
Оригинальная аннотация: Inference in diffusion large language models (dLLMs) is computationally expensive, as full self-attention must be repeatedly executed at each step of the denoising process without KV cache. Recent sparse attention methods for dLLMs mitigate this cost via block-sparse computation, which is applied only in later iterations when model performance is less sensitive to coarse-grained sparse approximation, but yields limited improvements in computational efficiency and acceleration. This motivates a finer-grained sparsification strategy that can be applied from earlier iterations and leverages reusa
Полезно для: Не указано · Ограничение: Не указано
Даты публичного снимка
Сбор, зафиксированный в снимке
Самая новая публикация по данным снимка
Построение снимка
Это сохранённые сведения, а не время последней попытки сборщика или гарантия полноты корпуса.