arXiv:2611.10369v1 Announce Type: new Abstract: Masked diffusion language models generate text by iteratively unmasking positions, with practical samplers often selecting reveal positions from the model's own logits. The reveal order is therefore an endogenous latent variable of the rollout process with an enormous discrete latent space. Policy optimization objectives relying on pre-defined schedules or sampled trajectories introduce either bias or high variance. In this paper, we propose FEROM, Frontier Endogenous Reveal-Order Marginal Policy Optimization, which approximates policy gradients
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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