Duet 提出块扩散语言模型双稀疏推理框架
原文标题：DUET: Dual-Sparse Inference for Block Diffusion Language Models
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论文针对扩散语言模型推理中历史前缀注意力开销递增、每步重复处理整个生成块的问题，提出免训练的双稀疏推理框架 Duet。它利用历史注意力的集中性与跨步稳定性构建可复用的紧凑 KV 子集，并用浅层表示预测更新位置、只传播对应查询。在 LLaDA2.1-mini 与 SDAR-8B-Chat-b32 上分别取得最高 2.83 倍与 4.72 倍单步加速。
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