待验证50% 置信事实精确时间
PACT是一种训练无关的提交规则，用于扩散语言模型的并行解码，其核心流程为先采样token，再认证采样出的token集合是否可靠，最后将每一步写入的位置在序列中隔开。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证离散掩码扩散借鉴BERT的掩码语言建模思路，训练时对序列随机掩码并还原，推理时从全掩码序列多步迭代填充，代表工作有MDLM、SEDD75% 相似待验证意图识别系统能力边界由人工编写规则决定，扩展性有限，而大语言模型通过海量文本预训练能处理未明确编程的新任务，实现从规则驱动到数据驱动的范式转变71% 相似待验证代码生成LLM的训练数据大量来自开源项目中风格统一、结构清晰的代码，导致模型偏向常见、简洁、现代的写法71% 相似待验证实现反slop文本通常需要多层面配合：训练数据过滤低质语料、提示词约束和解码策略调整、后处理检测模型识别并改写。71% 相似待验证如果训练语料与检索知识库共用同一套原始文档，应在清洗层之后设计分叉逻辑——同一份源数据分别产出指令样本和检索块，而非各自维护独立管道70% 相似
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