学习扩散语言模型何时应该再生
原文：Learning When Diffusion Language Models Should Regenerate
重新掩码允许扩散语言模型重新访问生成的文本，但有效的纠正需要知道何时以及修改什么。我们对数独的诊断揭示了两个差距。隐藏状态包含令牌置信度无法可靠暴露的错误信息，并且当周围上下文保持固定时，重新屏蔽孤立的错误通常会重现该错误。这些发现激励了 DiVR ，
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