Beyond Masks: Efficient, Flexible Diffusion Language Models via Deletion-Insertion Processes
超越掩码:通过删除-插入过程实现高效的、灵活的扩散语言模型
机构 * HKUST(香港科技大学) ; Huawei Foundation Model Dept(华为基础模型部门) ; CUHK(香港中文大学)
专题命中 测试时计算 :self-correction(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出删除-插入扩散语言模型(DID),通过将token删除和插入作为离散扩散过程,提高训练和推理效率,并提供更灵活的生成机制。
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