DELA：扩散语言模型的可控编辑框架
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DELA：扩散语言模型的可控编辑框架
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AI 综述
2026年10月26日，arXiv cs.AI领域发布DELA（Diffusion Editing Language Adapter）框架。Xinsong Feng等人提出该插件框架，允许在冻结主干扩散语言模型（DLM）上实现可控的草稿精炼。 DELA框架采用插入、删除、重掩码和停止四种显式编辑动作，并配合两阶段解码机制，即在草稿阶段复用KV缓存，随后进入全局精炼阶段。在数学推理和代码生成任务中，相比直接扩散解码，DELA最多可提升5.5个百分点。
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最新进展10月26日 12:00
DELA: 扩散语言模型可控编辑学习框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv · AIDELA: 扩散语言模型可控编辑学习框架
扩散语言模型（DLMs）引入 DELA 插件框架，实现冻结 DLM 上的可控草稿精炼。 DELA 使用插入、删除、重掩码和停止四个显式编辑动作，配合两阶段解码（KV-cache 复用草稿阶段 + 全局精炼阶段）。 在数学推理和代码生成任务中，DELA 相比直接扩散解码最多提升 5.5 个百分点，保持主干模型冻结。
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