扩散语言模型追平离散基线：数学代码成绩接近 AR 模型

扩散式语言模型（dLM）预训练后在数学与代码任务上，与 masked dLM 和自回归（AR）基线相比具有竞争力，覆盖 GSM8K、Minerva、HumanEval、MBPP。经 SFT 后，它在困难推理上接近基线，并在指令遵循与通用知识上略有优势。相关结果来自 ricklamers 转发的 10 条线程中的第 6 条，完整结果需查看原线程。