TraceQuery：扩散语言模型轨迹引导稀疏解码提速
原文标题：TraceQuery: learning what to recompute from full-denoising trajectory in diffusion language models
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论文提出 TraceQuery，一种面向扩散大语言模型（dLLM）的轻量稀疏解码框架。它用完整去噪轨迹监督，预测少量与未来轨迹相关的位置，只对这些候选做新计算，再由主干模型选择提交。相比现有缓存方法，它在显著减少重复计算的同时保持高准确率，并可跨任务与模型族泛化。
- 问题
- 扩散大语言模型在去噪过程中反复重算 token 表示，导致推理成本高。
- 方法
- 用完整去噪轨迹监督，预测少量与未来轨迹相关的位置，只对这些位置做新计算，再由主干模型选择提交。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 为 dLLM 推理加速提供新思路：保持生成轨迹比修复表示误差更直接，可降低部署成本。
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