教扩散模型从左到右推测，突破大模型推理瓶颈
原标题：Teaching Diffusion to Speculate Left-to-Right
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针对扩散语言模型在推测解码中因双向生成与单向验证不匹配导致的效率问题，研究提出了位置加权、首错焦点损失和链式损失三种训练干预手段。这些方法有效缩小了训练目标与验证奖励之间的差异，且可与测试时对齐机制结合。实验表明，该方法在多个基准测试中将接受的推测长度提升了21-76%，且无需增加推理开销或改变现有流程。
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