arXiv ID:
2512.02892
arXiv 提交日期: 2025-12-02
通过进度感知置信度调度实现快速解码的扩散语言模型 / Fast-Decoding Diffusion Language Models via Progress-Aware Confidence Schedules
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为SchED的无需训练、通用型提前退出算法,它能根据解码进度动态判断模型预测的置信度,从而大幅加速扩散大语言模型的推理速度,在几乎不损失性能的情况下实现数倍的效率提升。