aFMLM 提出异步流映射语言模型，实现单步并行生成
原文标题：Asynchronous Flow Map Language Models
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论文提出异步流映射语言模型（aFMLM），通过逐 token 时间调度将预测顺序编码进一步式建模，使模型在单次前向传播中生成全部 token。作者形式化了一类支持预设与学习式自适应调度的异步流，并给出流映射蒸馏方法。在数独求解与 GSM8K 代码生成任务上取得新的单步最优性能。
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aFMLM 把预测顺序编码进异步流，单次前向生成全部 token，数独与 GSM8K 代码生成达单步最优
- •核心问题：自回归与掩码扩散能跨步利用预测顺序，单步并行建模如何利用顺序此前不清楚
- •做法是学习异步流的流映射，用逐 token 时间调度控制各 token 的相对去噪进度
- •形式化了一类异步流，支持预设调度与学习式状态自适应调度，并给出流映射蒸馏方法
- •模型把顺序内化进隐计算，一次前向传播生成全部 token
- •在数独求解与 GSM8K 数学题代码生成上取得新的单步最优性能
为什么重要：单步并行生成若能在推理类任务上不牺牲质量，直接关系到推理延迟与部署成本，但摘要仅给出两个任务的结果。
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