Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Accelerating Masked Diffusion Large Language Models: A Survey of Efficient Inference Techniques

加速掩码扩散大语言模型：高效推理技术综述

Daehoon Gwak, Minhyung Lee, Junwoo Park, Jaegul Choo

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

AI总结 综述介绍用于扩散大语言模型的统一延迟分解框架，以理清算法、架构和系统因素对推理速度的影响，将加速技术分类，提供可重复基准测试指导方针并强调实现并行生成潜力的挑战。

Comments Accepted at IJCAI-ECAI 2026 (Survey Track)

AMUSE: Anytime Muon with Stable Gradient Evaluation

AMUSE: 任何时刻的Muon with Stable Gradient Evaluation

Jueun Kim, Baekrok Shin, Jihun Yun, Beomhan Baek, Minhak Song, Chulhee Yun

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； KRAFTON（KRAFTON公司） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 本文研究了Muon算法的机制，提出了一种名为AMUSE的算法，通过结合Muon的快速批量进步和Schedule-Free平均的稳定效果，实现了无需学习率调度的任何时刻训练，并在视觉任务和大语言模型预训练中提升了性能-迭代帕累托前沿。

Comments 44 pages, 27 figures

Rethinking Reward Models for Multi-Domain Test-Time Scaling

重新思考多领域测试时扩展的奖励模型

Dong Bok Lee, Seanie Lee, Sangwoo Park, Minki Kang, Jinheon Baek, Dongki Kim, Dominik Wagner, Jiongdao Jin, Heejun Lee, Tobias Bocklet, Jinyu Wang, Jingjing Fu, Sung Ju Hwang, Jiang Bian, Lei Song

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； TH Nürnberg 纠错

AI总结 研究多领域测试时扩展的奖励模型，对四种奖励模型变体进行统一评估，发现dORM与dPRM相当，gPRM无竞争力，gORM最稳健，挑战细粒度监督更好的假设，支持生成式结果验证并公开代码。