arXiv:2611.09239v1 Announce Type: new Abstract: Diffusion language models (DLMs) enable parallel token generation through iterative denoising, yet their inference remains costly due to repeated attention over a growing historical prefix and repeated processing of the entire current generation block. Historical attention becomes increasingly expensive as generation progresses, while all current-block positions are propagated through the Transformer at every denoising step even though only a small fraction are typically resolved at that step. In this paper, we introduce Duet, a training-free dua
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
