arXiv:2610.33008v1 Announce Type: new Abstract: Diffusion large language models (dLLMs) enable flexible generation through iterative masked denoising, but incur substantial inference cost because token representations are repeatedly recomputed across denoising steps. Existing cache-based methods reduce this cost by reusing intermediate results across denoising steps and recomputing only a subset of positions at each step, chosen either on a fixed schedule or by heuristic signals of change. Our trajectory experiments instead point to decoding trajectory as the more relevant quantity. Cached gen
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月28日 · 原文日期：2026年10月27日
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人工核验：尚无核验记录
