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J-Wash是一款工具，利用Anthropic的Jacobian透镜，允许用户通过修改token方向来编辑大型语言模型的行为和身份，然后将编辑后的模型导出为独立检查点，无需训练或微调。
本文提出 Nemotron-Labs-Diffusion-Image，一种用于高分辨率文生图的掩蔽离散扩散模型，引入令牌编辑机制和分组交叉熵目标，以改进令牌精炼和训练效率。
提出了自生成T2T（Self-Generated T2T）训练方法，该方法通过使用模型自身的预测作为错误源，使Token编辑训练与推理对齐，从而提高了LLaDA2.1的准确性。
提出 Token-to-Mask（T2M）重掩码，在掩码扩散 LM 中通过将可疑 token 重置为掩码状态而非直接覆盖来修正生成错误，在 CMATH 上最高提升 5.92 准确率，无需额外训练或参数。