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提出了Ripple-Pivot Search，一种无需训练的扩散大语言模型解码方法，主动确定中熵枢轴位置以减少不确定性并加速并行解码，实现4-10倍加速。
PaDoc 提出了一种面向端到端文档解析器的基于布局的并行解码方法，将布局解码与内容解码解耦，以减少解码深度并提高吞吐量。它在 OmniDocBenchFull 上取得了最先进的结果，并且相比顺序基线显著加速了推理。
NVIDIA推出并行解码蒸馏（PDD）技术，用于加速图像和视频生成，能够以更少的神经函数评估在LTX-2.3和Wan2.1-14B等模型上实现高质量输出。
并行解码蒸馏（PDD）是一种基于轨迹的蒸馏方法，通过每次网络评估预测多个去噪步骤来加速图像与视频生成，在 LTX-2.3、Wan14B 和 Qwen-Image 等模型上仅需 4-8 次函数评估即可达到最优性能。
提出DC-Leap，一种无训练框架，通过引入动态连续验证和草稿引导解码来加速扩散大语言模型，在保持生成质量的同时实现高达105倍的加速。
HPD-Parsing 引入了一种面向基于VLM的文档解析的层次化并行解码范式，取代整页自回归生成，实现了每秒4752个令牌的吞吐量（比先前模型快2.62倍），同时保持了有竞争力的准确率。
提出 AdaLook，一种适用于掩码扩散语言模型的自适应多步前瞻解码框架，该框架根据候选分数方差动态确定展开深度和分支扩展，与现有的单步前瞻解码方法相比，实现了更好的准确率-解码步骤权衡。
空间推测解码（SSD）通过使用小型辅助网络并行预测整行像素，加速了自回归图像模型，实现了高达13.28倍的加速，同时保持了基准性能。
DeLS-Spec通过在DFlash上添加轻量级局部头，将推测性解码中的长上下文和短上下文建模解耦，无需完全重新训练即可实现一致的加速。它仅需要对局部头进行标准的下一个词元预测训练，并在Qwen3基准测试中提高了接受长度。
本文介绍了PadCaptioner，一个3B参数的全模态密集视频字幕模型，采用并行自回归解码实现高效率和高品质，性能超越7B参数模型。通过利用事件间的弱局部依赖关系，潜在规划机制实现了无损并行生成。
本文指出了扩散LLM解码方法中的评估不一致性，表明提示模板的选择会显著影响排名，并提出了可靠评估的实用指南。
本文提出 Dynamic-dLLM，一种无训练框架，通过动态分配缓存更新预算和校准解码阈值来加速扩散大语言模型，在 LLaDA 和 Dream 等模型上实现超过 3 倍的加速，同时保持性能。
推测性解码是一种推理优化技术，它使用快速草稿模型提出未来 token，并由较大模型并行验证，从而提高 LLM 的生成速度。文章强调了它在 Papers with Code 上的热门状态，以及最近的 SGLang 博客文章，该文章介绍了使用 DFlash 模型实现的最先进延迟。
PerceptionDLM 提出了一种多模态扩散语言模型，通过结构化注意力掩码和高效提示实现并行区域感知，在不牺牲字幕质量的情况下实现更快的推理。实验表明，在多区域感知任务中，性能具有竞争力且速度大幅提升。
分析了 DiffusionGemma 的双向注意力和并行块生成如何由于其能够修正 token 的能力，可能产生更高的有效工具调用率，尽管其基础质量低于 Gemma 4。
本文提出MARS，一种用于并行LLM测试时扩展的停止规则，通过探测部分轨迹来提前停止而不牺牲准确性，在竞赛数学基准测试上为推理模型节省25-47%的令牌。
本文提出了 AXON，一种无需训练的模块，通过智能选择"锚点"（anchor）token 优先揭示，并利用注意力、不确定性和置信度信号来辅助后续去噪步骤，从而改善离散扩散语言模型解码的质量-延迟权衡。在推理和代码生成基准测试上的实验表明，AXON 在保持或提升准确率的同时减少了函数评估次数。
NVIDIA 开源了 LocateAnything 模型，采用并行边界框解码技术，一步预测完整坐标，速度快且准确。模型仅 3B 参数，可在消费级显卡上运行，支持视频物体定位、UI 识别和 OCR 等任务。
Fast-dLLM++ 引入了适用于扩散LLM的Fr\'{e}chet剖面解码，这是一种无需训练的方法，基于异构置信度剖面选择并行提交集。在LLaDA-8B模型的基准测试中，它实现了高达37%的吞吐量提升，同时保持可比的准确性。
本文介绍了EPIC，一个用于扩散语言模型中上下文无关文法约束解码的高效框架，在保持语法正确性的同时，将推理时间最多减少67.5%。