arXiv NLP·6 小时前★ 2
RangeSWA 提出免训练长度外推方法，改善扩散语言模型长文本生成
原文标题：RangeSWA: Training-Free Length Extrapolation for Continuous Diffusion Language Models
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AI 智能摘要
论文针对连续扩散语言模型在生成长度超过训练长度时出现的重复、语义漂移与质量下降问题，提出免训练的长度外推方法 RangeSWA。该方法结合局部滑动窗口注意力、远端块摘要与动态内容检索，并通过位置重映射、条件注意力校正与去噪阶段自适应窗口调度缓解退化。实验显示可有效降低生成困惑度与重复率。
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原始标题：RangeSWA: Training-Free Length Extrapolation for Continuous Diffusion Language Models
AI 中文标题：RangeSWA 提出免训练长度外推方法，改善扩散语言模型长文本生成
来源：arXiv NLP · 发布于 6 小时前
分类：大模型 · AI 重要度：★ 2（2）
标签：扩散语言模型 / 长度外推 / 长文本生成 / 注意力机制 / 免训练
关键词：扩散语言模型 / 长度外推 / RangeSWA / 长文本生成 / 滑动窗口注意力
AI 处理：2026/11/2 15:01:38 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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