arXiv cs.AI· Xinsong Feng, Chenan Wang, Leshu Tang, Johnny Liu, Dong Li, Da Li, Haipeng Chen·· 3 小时前AI 评分36
DELA：为扩散语言模型学习可控编辑
DELA: Learning Controllable Edits for Diffusion Language Models
AI 导读
DELA 是一个插件式框架，让冻结的扩散语言模型通过 Insert、Delete、Remask、Stop 四种显式动作实现可控的草稿级精炼。它采用两阶段解码：快速仅追加的草稿阶段支持 KV-cache 复用，随后全局精炼阶段对整份草稿做有针对性的非单调编辑。在数学推理和代码生成任务上，DELA 相比直接扩散解码最高提升 5.5 个百分点，且骨干保持冻结。
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