Buchumschlag

Is Your Diffusion Sampler Actually Correct? A Sampler-Centric Evaluation of Discrete Diffusion Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Tang, Luhan, Yu, Longxuan, Zhang, Shaorong, Steeg, Greg Ver
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Generation Order and Parallel Decoding in Masked Diffusion Models: An Information-Theoretic Perspective
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Revise, Don't Freeze: Sampler-Matched Training for Self-Correcting Masked Diffusion Language Models
von: Yu, Longxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploring the Design Space of Diffusion Bridge Models
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MMG: Mutual Information Estimation via the MMSE Gap in Diffusion
von: Yu, Longxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measurement-Aligned Sampling for Inverse Problem
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learnable Sampler Distillation for Discrete Diffusion Models
von: Fu, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Local MAP Sampling for Diffusion Models
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion-PINN Sampler
von: Shi, Zhekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Your Diffusion Model is Secretly a Noise Classifier and Benefits from Contrastive Training
von: Wu, Yunshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Corrected Samplers for Discrete Flow Models
von: Wan, Zhengyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discrete Stochastic Localization for Non-autoregressive Generation
von: Wu, Yunshu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discrete Stochastic Localization for Non-autoregressive Generation
von: Wu, Yunshu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Thinking Out of Order: When Output Order Stops Reflecting Reasoning Order in Diffusion Language Models
von: Yu, Longxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discrete Diffusion Models: Novel Analysis and New Sampler Guarantees
von: Liang, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Attention-Based Sampler for Diffusion Language Models
von: Zhou, Yuyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spectral Regularization for Diffusion Models
von: Chandran, Satish, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Progressive Tempering Sampler with Diffusion
von: Rissanen, Severi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-Step Consistent Diffusion Samplers
von: Jutras-Dubé, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Particle Denoising Diffusion Sampler
von: Phillips, Angus, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion Language Models are Provably Optimal Parallel Samplers
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Proximal Diffusion Neural Sampler
von: Guo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continuously Tempered Diffusion Samplers
von: Erives, Ezra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Destruction Processes for Diffusion Samplers
von: Gritsaev, Timofei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Sampler Stochasticity in Training Diffusion Models for RLHF
von: Sheng, Jiayuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DOS: Dependency-Oriented Sampler for Masked Diffusion Language Models
von: Zhou, Xueyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Collapse Errors Induced by the Deterministic Sampler for Diffusion Models
von: Zhang, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Diffusion via Information Decomposition
von: Kong, Xianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rethinking Losses for Diffusion Bridge Samplers
von: Sanokowski, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Discrete Diffusion Samplers: Combinatorial Optimization and Statistical Physics
von: Sanokowski, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Models as Constrained Samplers for Optimization with Unknown Constraints
von: Kong, Lingkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Diffusion Duality, Chapter II: $Ψ$-Samplers
von: Deschenaux, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Is Your Conditional Diffusion Model Actually Denoising?
von: Pfrommer, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Neural Samplers with Reverse Diffusive KL Divergence
von: He, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discrete Adjoint Schrödinger Bridge Sampler
von: Guo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Importance Weighted Score Matching for Diffusion Samplers with Enhanced Mode Coverage
von: Wang, Chenguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Parallel Samplers for Recurrent-Depth Models and Their Connection to Diffusion Language Models
von: Geiping, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Load--Reserve Wasserstein Propagation for Isotropic Diffusion Samplers
von: Lyu, Zicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pretrained Diffusion Models Are Inherently Skipped-Step Samplers
von: Xu, Wenju
Veröffentlicht: (2025)

Discrete Neural Flow Samplers with Locally Equivariant Transformer
von: Ou, Zijing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Path Samplers via Sequential Monte Carlo
von: Young, James Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2026)