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🔬 ICLR2026 · 2 篇论文解读

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FS-DFM: Fast and Accurate Long Text Generation with Few-Step Diffusion Language Model

提出 FS-DFM（Few-Step Discrete Flow-Matching），通过步数感知训练和累积标量更新规则，将离散 flow-matching 语言模型的采样步数从 1024 步降低到 8 步，实现 128 倍加速，同时保持相当的困惑度和生成质量。

Rethinking Uncertainty Estimation in LLMs: A Principled Single-Sequence Measure

从 proper scoring rules 框架出发，证明最高概率输出序列的负对数似然（MSP）是理论上合理的不确定性度量，并提出 G-NLL——仅用一次贪心解码就能逼近该度量，在多个场景下匹配或超越需要多次采样的 SOTA 方法。