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研究团队提出扩散语言模型编辑框架DELA
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AI 综述
2026年10月，研究团队在arXiv发布面向扩散语言模型的即插即用可控编辑学习框架DELA。该框架通过Insert、Delete、Remask和Stop四种显式动作实现草稿的可控细化。DELA采用起草与全局细化两阶段解码机制，支持KV cache复用，将高层编辑控制与底层token生成解耦。在数学推理和代码生成任务的评测中，DELA在冻结主干模型的情况下，性能相比直接扩散解码最高提升了5.5个百分点。
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最新进展10月26日 12:00
研究团队提出DELA框架，通过四种显式编辑动作使扩散语言模型解码性能最高提升5.5个百分点。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv 人工智能DELA：面向扩散语言模型的可控编辑学习框架
DELA 是一种面向扩散语言模型的即插即用框架，通过 Insert、Delete、Remask 和 Stop 四种显式动作实现可控草稿细化。它采用支持 KV cache 复用的起草与全局细化两阶段解码，将高层编辑控制与底层 token 生成解耦。在数学推理和代码生成任务中，DELA 在冻结主干时比直接扩散解码最高提升 5.5 个百分点。
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