Buchumschlag

Confidence-Based Decoding is Provably Efficient for Diffusion Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cai, Changxiao, Li, Gen
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Information Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Breaking AR's Sampling Bottleneck: Provable Acceleration via Diffusion Language Models
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provable Acceleration for Diffusion Models under Minimal Assumptions
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Minimax Optimality of the Probability Flow ODE for Diffusion Models
von: Cai, Changxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating Convergence of Score-Based Diffusion Models, Provably
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptation to Intrinsic Dependence in Diffusion Language Models
von: Zhao, Yunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Greedy Sampling Is Provably Efficient for RLHF
von: Wu, Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Models Are Statistically Optimal for Learning Low-Dimensional Multi-Modal Distributions
von: Wu, Jingda, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Provable Privacy Advantages of Decentralized Federated Learning via Distributed Optimization
von: Yu, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conformal Sparsification for Bandwidth-Efficient Edge-Cloud Speculative Decoding
von: Bhattacharjee, Payel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Score Based Error Correcting Code Decoder
von: Helvits, Alon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Fragility of AI-Based Channel Decoders under Small Channel Perturbations
von: Lei, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adapting to Unknown Low-Dimensional Structures in Score-Based Diffusion Models
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Multi-Objective Best Arm Identification with Fixed Confidence
von: Chen, Zhirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Model-Based Data Synthesis Aided Federated Semi-Supervised Learning
von: Wang, Zhongwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Provable Approach for End-to-End Safe Reinforcement Learning
von: Wachi, Akifumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Models for Wireless Communications
von: Letafati, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Is Q-Learning Minimax Optimal? A Tight Sample Complexity Analysis
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Neural Polar Decoders for Deletion Channels
von: Aharoni, Ziv, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Score-Based Density Formula, with Applications in Diffusion Generative Models
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Entropy-informed Decoding: Adaptive Information-Driven Branching
von: Evans, Benjamin Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hybrid Mamba-Transformer Decoder for Error-Correcting Codes
von: Cohen, Shy-el, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Score-Based Variational Inference for Inverse Problems
von: Xue, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Decompression: Optimal Lossy Decoding Against Distribution Mismatch
von: Khosravirad, Saeed R., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dual-Domain Deep Learning-Assisted NOMA-CSK Systems for Secure and Efficient Vehicular Communications
von: Huang, Tingting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Factor Graph Optimization of Error-Correcting Codes for Belief Propagation Decoding
von: Choukroun, Yoni, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Action-List Reinforcement Learning Syndrome Decoding for Binary Linear Block Codes
von: Taghipour, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Models for Data Reconstruction Enhancement in Wireless Communications
von: Letafati, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Information-Theoretic Criterion for Efficient Data Synthesis
von: Li, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Models for Telecom: Forthcoming Impact on the Industry
von: Maatouk, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Statistical Channel Fingerprint Construction for Massive MIMO: A Unified Tensor Learning Framework
von: Jin, Zhenzhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Collaborative Filtering Based on Diffusion Models: Unveiling the Potential of High-Order Connectivity
von: Hou, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Limits of Self-Improving in Large Language Models: The Singularity Is Not Near Without Symbolic Model Synthesis
von: Zenil, Hector
Veröffentlicht: (2026)

WDMoE: Wireless Distributed Large Language Models with Mixture of Experts
von: Xue, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tele-LLMs: A Series of Specialized Large Language Models for Telecommunications
von: Maatouk, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Provable Performance Guarantee of Efficient Reasoning Models
von: Zeng, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-head Transformers Provably Learn Symbolic Multi-step Reasoning via Gradient Descent
von: Yang, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causally-Guided Diffusion for Stable Feature Selection
von: Malarkkan, Arun Vignesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)