[논문리뷰] dVoting: Fast Voting for dLLMs본 논문은 확산 대규모 언어 모델( dLLMs )의 추론 능력을 훈련 없이 향상시키면서 기존 테스트 시간 스케일링 기법의 비효율성으로 인한 높은 추론 비용 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, dLLMs의 유연한 디코딩 프로세스를 활용하여 병렬 테스트 시간 스케일링의 잠재력을 최대한 발휘하고자 합니다.#Review#dLLMs#Diffusion Models#Test-Time Scaling#Voting#Reasoning#Masked Language Models#Parallel Decoding#Remasking2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Stable-DiffCoder: Pushing the Frontier of Code Diffusion Large Language Model본 연구는 기존 autoregressive (AR) 모델에 비해 성능이 뒤처지던 확산 기반 언어 모델(DLLM)이 코드 모델링 품질을 향상시킬 수 있는지 체계적으로 탐구합니다.#Review#Code Diffusion Models#Large Language Models#Continual Pretraining#Code Generation#Code Editing#Masked Language Models#Code Reasoning2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] dParallel: Learnable Parallel Decoding for dLLMs본 연구는 확산 언어 모델(dLLMs)이 가진 병렬 디코딩 잠재력 을 충분히 활용하지 못하는 문제, 즉 기존 dLLMs가 성능 유지를 위해 거의 토큰 길이만큼의 디코딩 스텝을 요구하는 병목 현상을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Language Models#Parallel Decoding#Inference Acceleration#Certainty Distillation#Self-Distillation#Masked Language Models#LLaDA2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중