[논문리뷰] Where Should Diffusion Enter a Language Model? Geometry-Guided Hidden-State Replacement본 논문은 기존의 연속적 diffusion 언어 모델이 오토레그레시브 Transformer보다 성능이 뒤처지는 문제를 해결하고자 한다. 기존 연구들은 주로 토큰 수준의 확산이나 복잡한 continuous-to-discrete recovery 과정에서 발생하는 오차를 한계로 지적한다.#Review#Diffusion-Transformer Hybrid#Hidden-State Reconstruction#Geometry-Guided#Diffusion-Friendly#Representation Geometry#Locate-and-Replace2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중