[논문리뷰] E-MoE: Enhanced Mixture-of-Experts for Non-Factorized Diffusion Language Models본 연구는 MDM에서 발생하는 Factorization Error 문제를 해결하여 특히 적은 NFE 환경에서의 생성 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 기존의 MDM은 계산 효율성을 위해 토큰 예측을 독립적으로 수행하는데, 이는 생성 시 토큰 간의 의존성을 무시하게 하여 결과물의 일관성을 저해합니다 .#Review#Masked Diffusion Models#Mixture-of-Experts#Discrete Latent#Factorization Error#Generative Perplexity#Non-Factorized Diffusion2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중