用于一步代码生成的连续扩散
摘要
论文提出了一种通过使语言连续化、使用扩散模型并蒸馏轨迹来实现一步代码生成的方法,并附带代码发布。
语言模型能否一步写出代码?是的:使语言连续化,使用扩散模型,然后将轨迹蒸馏为一步。论文:https://arxiv.org/abs/2609.04531 代码:https://github.com/pengzhangzhi/plaidq
相似文章
基于离散扩散的约束代码生成
本文介绍了Constrained Diffusion for Code (CDC),这是一种无需训练的神经符号推理框架,它将约束满足直接集成到离散扩散模型的逆向去噪过程中,用于代码生成。CDC在功能正确性、安全性和语法方面持续提升约束满足率,在多个基准测试中优于现有的扩散模型和自回归基线。
语言生成作为最优控制:潜在控制空间中的闭环扩散
本文将语言生成重新表述为随机最优控制问题,解决了自回归和扩散模型的局限性,并提出了使用Flow Matching在潜在控制空间中的闭环扩散方法,实现了高保真生成和高效并行采样。
连续扩散语言模型 (CDLM's)
文章讨论了连续扩散模型在语言生成领域的复兴,强调了近期的研究和历史背景,挑战了自回归语言模型的主导地位。
LangFlow:连续扩散在语言建模中可与离散扩散相媲美
LangFlow提出了首个可与离散扩散方法相媲美的连续扩散语言模型,挑战了长期以来认为连续扩散在语言建模中劣于离散扩散的观点。该工作引入了基于最优Gumbel噪声调度等关键要素,并展示了与离散扩散基线相比具有竞争力的困惑度和迁移学习性能。
BitLM:利用位级连续扩散解锁多 Token 语言生成
本文介绍了 BitLM,一种利用位级连续扩散并行生成多个 Token 的语言模型,旨在克服传统自回归生成的顺序瓶颈,同时保留因果结构。