block-denoising

提出神经形态掩码扩散语言模型（N-MDLMs），该模型将块扩散与基于尖峰的神经形态计算相结合，通过利用稀疏性和每次参数访问生成多个token来提高吞吐量和能效，并通过类屋顶线模型进行分析。