研究者提出免训练解码器TACG

Chengcheng Wang等作者提出免训练解码器TACG（轨迹感知提交门控），用于扩散语言模型的解码。该方法把当前 token 提议与是否提交该提议的决策分开：通过对比当前 logits 与历史 logits 的指数移动平均来评估时间支持度，并要求提议身份通过 History Gate 持续存在。 据作者在论文中的说法，TACG 无需训练即可使用。报道未给出该方法在具体任务上的效果数据。

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。