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掩码扩散语言模型可靠并行解码方法 RPD
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AI 综述
掩码扩散语言模型（MDLM）可并行预测多个掩码 token，但同一次前向传播的预测未必可靠。2026-09-30 arXiv 论文提出无训练的 Reliable Parallel Decoding（RPD），按层间预测稳定性与最终置信度选择候选，在累积熵预算下提交可靠预测、推迟上游不确定的预测。在 LLaDA 和 Dream 的数学推理与代码生成基准上，RPD 达到最高解码吞吐量，同时保持或提升准确率。
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最新进展9月30日 12:00
arXiv 论文提出无训练方法 RPD，在 LLaDA 与 Dream 上提升解码吞吐量并保持或提升准确率。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Computation and LanguageLLaDA 与 Dream 上的可靠并行解码方法 RPD
掩码扩散语言模型（MDLM）可并行预测多个掩码 token，但同一次前向传播的预测未必可靠。研究提出无训练的 Reliable Parallel Decoding（RPD），按层间预测稳定性与最终置信度选择候选，在累积熵预算下提交可靠预测、推迟上游不确定的预测。在 LLaDA 和 Dream 的数学推理与代码生成基准上，RPD 达到最高解码吞吐量，同时保持或提升准确率。
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