扩散语言模型中的FFN压缩分析：同状态因果恢复方法
针对扩散语言模型（DLM）迭代去噪计算开销大、现有压缩评估仅衡量局部误差而忽视下游轨迹影响的问题，研究者提出了一种名为“同状态因果恢复”（SSR）的方法。该方法通过在压缩模型当前到达的精确输入状态下恢复原始前馈网络（FFN），评估去噪轨迹的变化，从而更精准地识别模型压缩中真正影响下游生成质量的关键计算。
推荐理由提出了一种用于评估扩散语言模型FFN压缩效果的新因果分析方法，对DLM高效推理与剪枝研究具有一定参考价值。
原标题：What does FFN compression change downstream? Same-state causal restoration in diffusion language models
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