Copertina

DUEL: Exact Likelihood for Masked Diffusion via Deterministic Unmasking

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Turok, Gilad, De Sa, Chris, Kuleshov, Volodymyr
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

d2: Improving Reasoning in Diffusion Language Models via Trajectory Likelihood Estimation
di: Wang, Guanghan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learn from Your Mistakes: Self-Correcting Masked Diffusion Models
di: Schiff, Yair, et al.
Pubblicazione: (2026)

Diffusion Models With Learned Adaptive Noise
di: Sahoo, Subham Sekhar, et al.
Pubblicazione: (2023)

Beyond Masked and Unmasked: Discrete Diffusion Models via Partial Masking
di: Chao, Chen-Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)

QuIP: 2-Bit Quantization of Large Language Models With Guarantees
di: Chee, Jerry, et al.
Pubblicazione: (2023)

Calibrated and Sharp Uncertainties in Deep Learning via Density Estimation
di: Kuleshov, Volodymyr, et al.
Pubblicazione: (2021)

Denoising Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as Expressive Variational Posteriors
di: Piriyakulkij, Wasu Top, et al.
Pubblicazione: (2024)

ModuLoRA: Finetuning 2-Bit LLMs on Consumer GPUs by Integrating with Modular Quantizers
di: Yin, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2023)

Accelerated Sampling from Masked Diffusion Models via Entropy Bounded Unmasking
di: Ben-Hamu, Heli, et al.
Pubblicazione: (2025)

Simple and Effective Masked Diffusion Language Models
di: Sahoo, Subham Sekhar, et al.
Pubblicazione: (2024)

Remasking Discrete Diffusion Models with Inference-Time Scaling
di: Wang, Guanghan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Calibrated and Conformal Propensity Scores for Causal Effect Estimation
di: Deshpande, Shachi, et al.
Pubblicazione: (2023)

QuIP#: Even Better LLM Quantization with Hadamard Incoherence and Lattice Codebooks
di: Tseng, Albert, et al.
Pubblicazione: (2024)

Calibrated Probabilistic Forecasts for Arbitrary Sequences
di: Marx, Charles, et al.
Pubblicazione: (2024)

Calibrated Regression Against An Adversary Without Regret
di: Deshpande, Shachi, et al.
Pubblicazione: (2023)

Stop Training for the Worst: Progressive Unmasking Accelerates Masked Diffusion Training
di: Kim, Jaeyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)

DUEL: Duplicate Elimination on Active Memory for Self-Supervised Class-Imbalanced Learning
di: Choi, Won-Seok, et al.
Pubblicazione: (2024)

Encoder-Decoder Diffusion Language Models for Efficient Training and Inference
di: Arriola, Marianne, et al.
Pubblicazione: (2025)

UnMaskFork: Test-Time Scaling for Masked Diffusion via Deterministic Action Branching
di: Misaki, Kou, et al.
Pubblicazione: (2026)

Probabilistic Graphical Models: A Concise Tutorial
di: Maasch, Jacqueline, et al.
Pubblicazione: (2025)

Online Calibrated and Conformal Prediction Improves Bayesian Optimization
di: Deshpande, Shachi, et al.
Pubblicazione: (2021)

LFPO: Likelihood-Free Policy Optimization for Masked Diffusion Models
di: Wei, Chenxing, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Diffusion Duality
di: Sahoo, Subham Sekhar, et al.
Pubblicazione: (2025)

Active Preference Inference using Language Models and Probabilistic Reasoning
di: Piriyakulkij, Wasu Top, et al.
Pubblicazione: (2023)

RanDeS: Randomized Delta Superposition for Multi-Model Compression
di: Zhou, Hangyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

What Exactly Does Guidance Do in Masked Discrete Diffusion Models
di: Ye, He, et al.
Pubblicazione: (2025)

Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion Language Models
di: Arriola, Marianne, et al.
Pubblicazione: (2025)

The GAN is dead; long live the GAN! A Modern GAN Baseline
di: Huang, Yiwen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Unmasking Policies for Diffusion Language Models
di: Jazbec, Metod, et al.
Pubblicazione: (2025)

Self-Speculative Masked Diffusions
di: Campbell, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)

Parameter-Efficient Neural CDEs via Implicit Function Jacobians
di: Kuleshov, Ilya, et al.
Pubblicazione: (2025)

Understanding Latent Diffusability via Fisher Geometry
di: Gu, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)

Fast hyperboloid decision tree algorithms
di: Chlenski, Philippe, et al.
Pubblicazione: (2023)

Verlet Flows: Exact-Likelihood Integrators for Flow-Based Generative Models
di: Erives, Ezra, et al.
Pubblicazione: (2024)

Local Discovery by Partitioning: Polynomial-Time Causal Discovery Around Exposure-Outcome Pairs
di: Maasch, Jacqueline, et al.
Pubblicazione: (2023)

Backpropagation through Combinatorial Algorithms: Identity with Projection Works
di: Sahoo, Subham Sekhar, et al.
Pubblicazione: (2022)

Robust Tensor Principal Component Analysis: Exact Recovery via Deterministic Model
di: Shen, Bo, et al.
Pubblicazione: (2020)

Efficient Neural Controlled Differential Equations via Attentive Kernel Smoothing
di: Serov, Egor, et al.
Pubblicazione: (2026)

Simple Guidance Mechanisms for Discrete Diffusion Models
di: Schiff, Yair, et al.
Pubblicazione: (2024)

Caduceus: Bi-Directional Equivariant Long-Range DNA Sequence Modeling
di: Schiff, Yair, et al.
Pubblicazione: (2024)