CoDR：面向扩散语言模型的免训练置信漂移重掩码
原文标题：CoDR: Training-Free Confidence-Drift Remasking for Diffusion Language Models
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研究者提出 CoDR（Confidence Drift Remasking），一种免训练、与采样器无关的细化方法，用于掩码扩散语言模型。CoDR 通过 k 分区探测估计已提交 token 的置信漂移，仅对模型不再认可的 token 重新掩码并生成。在两个骨干、四个推理与编码任务、三个采样器上均提升平均准确率，且前向次数远少于此前方法。
- 问题
- 掩码扩散语言模型一旦提交 token 便不可逆，早期错误会传播。
- 方法
- 免训练、与采样器无关的置信漂移重掩码，用 k 分区探测找出模型不再认可的 token 并重生成。
- 结果
- 在两个骨干、四个推理与编码任务、三个采样器上均提升平均准确率，前向次数远少于此前方法
- 影响
- 无需重训即可提升扩散语言模型生成质量，可直接接入现有采样流程。
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