arXiv · cs.CL· Yuki Otsuka·· 11 天前AI 评分33
ReLaDrift：基于 Drifting 的循环语言生成方法，支持测试时扩展
ReLaDrift: Recurrent Language Generation via Drifting for Test-Time Scaling
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yuki Otsuka
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23225v1
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AI 导读
论文提出 ReLaDrift，用共享的 Drifting Model 从噪声生成初稿，并在连续潜在空间中迭代精炼，训练时仅在最终轮施加 drifting loss、只回传一轮梯度。与一步生成、无法通过迭代提升精度的 Drifting Model 不同，ReLaDrift 可在测试时计算量与生成质量间权衡。在 Sudoku Hard 和 GSM8K 上，它在多种推理预算下达到与扩散、流语言模型相当或更优的性能，代码已开源。
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