扩散语言模型稀疏解码框架TraceQuery提出

1. 12:00
   arXiv 自然语言处理

   TraceQuery：基于全去噪轨迹学习扩散语言模型的重计算机制

   轻量级稀疏解码框架 TraceQuery 面向扩散大语言模型（dLLM）提出，通过全去噪轨迹引导稀疏重计算以降低推理开销。该方法仅预测并查询少量与近未来轨迹相关的候选位置，由主干网络从中选择并提交预测。TraceQuery 在缓存加速方案中取得最优质量与计算权衡，能以更少的 token 计算量维持高准确率，且具备跨任务与模型族的泛化能力。

当前热度 9·可比范围峰值 10（10月27日 13:00）·近 24 小时可比范围变化 –

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