Buchumschlag

Revise, Don't Freeze: Sampler-Matched Training for Self-Correcting Masked Diffusion Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yu, Longxuan, Zhang, Shaorong, Fu, Yu, Liu, Hui, Dong, Yue, Steeg, Greg Ver
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Is Your Diffusion Sampler Actually Correct? A Sampler-Centric Evaluation of Discrete Diffusion Language Models
von: Tang, Luhan, 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)

DSL-LLaDA: Scaling Continuous Denoising to 8B Masked Diffusion LMs
von: Yu, Longxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

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

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)

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

Remask, Don't Replace: Token-to-Mask Refinement in Diffusion Large Language Models
von: Yao, Lin
Veröffentlicht: (2026)

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

KG-LLM-Bench: A Scalable Benchmark for Evaluating LLM Reasoning on Textualized Knowledge Graphs
von: Markowitz, Elan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Don't Throw Away Your Pretrained Model
von: Feng, Shangbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Don't Settle Too Early: Self-Reflective Remasking for Diffusion Language Models
von: Huang, Zemin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prompt Perturbation Consistency Learning for Robust Language Models
von: Qiang, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Diffusion Bridge Models for 3D Medical Image Translation
von: Zhang, Shaorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Don't Listen To Me: Understanding and Exploring Jailbreak Prompts of Large Language Models
von: Yu, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Don't Act Blindly: Robust GUI Automation via Action-Effect Verification and Self-Correction
von: Zhang, Yuzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

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

Language Models Don't Learn the Physical Manifestation of Language
von: Lee, Bruce W., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Think, But Don't Overthink: Reproducing Recursive Language Models
von: Wang, Daren
Veröffentlicht: (2026)

Asymmetric Bias in Text-to-Image Generation with Adversarial Attacks
von: Shahgir, Haz Sameen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Portraits of Galapagos by Tui De Roy and Mark Jones [book review]
von: Ver Steeg, Gay
Veröffentlicht: (1991)

Galápagos: The Enchanted Isles by David Horwell [book review]
von: Ver Steeg, Gay
Veröffentlicht: ()

Making Sense Of Distributed Representations With Activation Spectroscopy
von: Reing, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Morphisms with Gauss-Newton Approximation for Growing Networks
von: Lawton, Neal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Don't Let It Fade: Preserving Edits in Diffusion Language Models via Token Timestep Allocation
von: Kim, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Do Retrieval Augmented Language Models Know When They Don't Know?
von: Zhou, Youchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Masked Diffusion Language Models with Frequency-Informed Training
von: Kosmopoulou, Despoina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reuse, Don't Retrain: A Recipe for Continued Pretraining of Language Models
von: Parmar, Jupinder, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Don't be a Fool: Pooling Strategies in Offensive Language Detection from User-Intended Adversarial Attacks
von: Yu, Seunguk, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Don't Adapt Small Language Models for Tools; Adapt Tool Schemas to the Models
von: Lee, Jonggeun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond "I Don't Know": Evaluating LLM Self-Awareness in Discriminating Data and Model Uncertainty
von: Ren, Jingyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Don't Let It Hallucinate: Premise Verification via Retrieval-Augmented Logical Reasoning
von: Qin, Yuehan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QuAILoRA: Quantization-Aware Initialization for LoRA
von: Lawton, Neal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Distilled Trajectory-Aware Boltzmann Modeling: Bridging the Training-Inference Discrepancy in Diffusion Language Models
von: Chen, Kecheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Don't Pay Attention
von: Hammoud, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)