arXiv · cs.CL· Mingyu Zhao·· 12 小时前AI 评分30
元认知解码：面向扩散语言模型智能体的高效推理
Metacognitive Decoding: Efficient Inference for Diffusion Language Agents
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Mingyu Zhao
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.37642v1
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AI 导读
扩散语言模型通过并行 token 生成有望实现高效智能体，该研究提出元认知控制器，学习何时确定 token 以及生成多长文本，以降低响应内计算量。控制器是扩散骨干的轻量级插件，在智能体轨迹上训练以平衡正确性与生成成本。五个 benchmark 实验显示，与最高效基线相比平均减少 20.6% 推理 FLOPs，同时保持有竞争力的任务准确率。
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