Diffusion

Статья рассказывает о Consistency Diffusion Language Models (CDLM) — приёме пост‑обучения, который сочетает согласованность траекторий и блочное KV‑кеширование, чтобы сильно ускорить вывод диффузионных языковых моделей без потери качества.

MMaDA-Parallel — параллельная мультимодальная диффузионная модель, где текст и изображение взаимодействуют на каждом шаге денойза. Благодаря ParaBench и обучению с ParaRL система устраняет накопление ошибок и повышает кросс-модальную согласованность, показывая +6,9% к выравниванию вывода относительно SOTA.