SpecCTMC：扩散语言模型的免训练精确投机采样器

Siva Rajesh Kasa 等作者提出 SpecCTMC，一种用于加速扩散语言模型的免训练投机采样器。它不需要单独训练草稿模型，而是复用已计算的模型预测来提出连续的 token 更新，并并行评估中间状态。 作者称，经精确的接受-修正流程，该方法能保持底层连续时间马尔可夫链在事件时间、生成顺序和 token 取值上的联合分布。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。