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变分掩码扩散模型：解决并发标记预测中的依赖关系问题

研究背景与问题定义基于扩散的大型语言模型(DLLMs)作为自回归模型(ARMs)的重要扩展，正在成为生成式AI领域的重要创新方向。与传统ARMs按预定义顺序顺序生成标记的方式不同，DLLMs提供了并发标记生成、更高输出多样性、增强全局一致性以及更好的生成文本可控性等优势。近期的突破性模型如LLaDA、Mercury和Gemini Diffusion都凸显了DLLMs的潜力。

10/30/2025 1:55:00 AM

葱葱

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