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 models have become a promising alternative to autoregressive models. Among these, uniform diffusion language models (UDLMs) permit any token to be updated at any step, in principle enabling more flexible generation. However, no UDLM has yet been pretrained from scratch at both large parameter scale and large token budget. Both autoregressive modeling and masked diffusion modeling already have capable models at scale that the community can study and build on; uniform diffusion has none. A scratch-pretrained UDLM at scale would provide a clean reference point for studying scaling behav
Полезно для: Не указано · Ограничение: Не указано
2026-06-03T07:18:23+00:00 · Рассуждения, Управляемость · Источник
Оригинальная аннотация: Diffusion large language models (dLLMs) offer bidirectional attention and parallel generation, enabling them to exploit global context and naturally support format-constrained tasks like parseable JSON or reasoning templates. While straightforward fixed anchors can enforce such constraints, they often impose rigid spans, leading to truncated reasoning or redundant content. To overcome this, we propose Dynamic Infilling Anchors (DIA), a training-free method that dynamically estimates end-anchor positions to adjust generation length before iterative infilling. This flexible mechanism ensures str
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.