扩散语言模型FFN压缩的下游因果修复
原文标题：What does FFN compression change downstream? Same-state causal restoration in diffusion language models
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论文提出同态因果修复（SSR）方法，在压缩模型实际到达的当前输入上恢复原始FFN，直接测量被移除计算对下游去噪轨迹的闭环影响。在LLaDA-8B-Instruct与Dream-v0-Instruct-7B上，仅恢复四个转移即可挽回89.9%的精度损失，同时保留约36.8%的全模型MAC节省。该工作首次直接量化扩散语言模型压缩中FFN计算的同输入闭环效应。
- 问题
- 扩散语言模型压缩时，哪些被移除的 FFN 计算真正影响下游去噪。
- 方法
- 同态因果修复：在压缩模型实际到达的输入上恢复原 FFN，测闭环轨迹变化。
- 结果
- 仅恢复四个转移挽回 89.9% 精度损失，保留约 36.8% 全模型 MAC 节省。
- 影响
- 压缩评估应从局部误差转向下游因果影响，为 DLM 推理加速提供更准的取舍依据。
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