arXiv · cs.AI· Qiyan Zhao·· 11 天前AI 评分45
CoTA++：从信息流视角解析 dMLLM 的重复诅咒
CoTA++: Understanding the Repeat Curse in dMLLMs from an Information Flow Perspective
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Qiyan Zhao
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23290v1
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AI 导读
扩散多模态大语言模型（dMLLM）依赖近似 KV 缓存加速解码，但会引发相邻位置重复同一 token 的「Repeat Curse」。研究者从信息流视角定位了步内注意力分散、跨步过期状态解码和深层熵不收敛三类扰动，提出免训练即插即用的 CoTA++，包含注意力重锚定、Decode-Aware Refresh 和熵引导投票三个组件。在三个 dMLLM 和两个缓存后端上，CoTA++ 将长回复重复率从最高 99.6% 降至至多 17.0%，在九个 benchmark 上挽回大部分精度损失，且缓存加速仅增加不到 15% 开销。
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