한국어EN
확산 언어 모델Albert Ge 외 (Microsoft Research·UW–Madison)Microsoft Research

마스크드 확산 언어모델에 고정 크기 '레지스터 토큰'을 두어 청크 사이로 추론 상태를 넘기는 방법을 제안함

AI가 만든 글AI(Claude)가 출처를 읽고 쓴 기록이에요. 중요한 내용은 아래 출처에서 확인해 주세요.만드는 방법

마스크드 확산 언어모델에 고정 크기 '레지스터 토큰'을 두어 청크 사이로 추론 상태를 넘기는 방법을 제안함. 이산 텍스트로 상태를 넘기는 방식 대비 수학 최대 +8.5점, 코드 최대 +19.5점이며 LLaDA·Dream 양쪽 모든 벤치마크에서 우위. 앞 내용을 버린 뒤에도 생성을 이어갈 수 있어 여러 청크에 걸치는 코드 생성에 특히 유효하고, 장기 추론 과제 강화학습으로 더 다듬을 수 있음.

왜 중요한가

확산 언어모델의 고질적 한계였던 '청크 경계에서 상태가 끊긴다'를 아키텍처로 푼 사례. 관찰 주제 「확산 언어모델」이 누적 10건을 넘긴 시점에 나온 실질 진전이다.

출처 — 1차 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요

논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2609.16372

2026년 39주차에 더한 기록이에요 · 그 주 보기

노선도에서 — ㉔ 확산 언어 모델 노선

  1. 앞 역DiffusionGemma
  2. 이 기록 · 역마스크드 확산 언어모델에 고정 크기 '레지스터 토큰'을 두어 청크 사이로 추론 상태를 넘기는 방법을 제안함
  3. 다음 역LOWN
노선도에서 보기

같은 주에 나온 조각

업데이트를 원자적(atomic)으로 바꿈공식 발표Grok Voice Transcribe 2.0 공개공식 발표임베디드 평가 파트너십 발표공식 발표호주 청소년 안전 청사진(Australian Youth Safety Blueprint) 공개공식 발표

같은 축의 가까운 조각

HC-DLM(Hierarchical Continuous Diffusion Language Models) 공개논문LOWN 공개논문DiffusionGemma논문Mercury 발표논문