From Truncation to Commitment: Persistent Context in Uniform Discrete Diffusion

提出无需训练的committed reveal sampling（CRS）采样器，通过存储并插入选定的argmax token作为持久上下文，改变了离散扩散模型中并行更新token的机制。 在8至64次函数评估预算下，CRS的生成困惑度（GenPPL）低于固定$p=0.95$和$p=0.9$的top-$p$基线，且分布距离SOL同样随持久上下文降低。