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本文提出反射掩码(Reflective Masking),一种轻量级后训练方法,通过令牌级修订策略和历史引用机制,使掩码扩散模型能够进行多轮自我修正,提升在数独、数学、代码生成和图像编辑等推理任务上的性能。