Random Remasking 扩展 Masked Diffusion 推理

2026年10月23日，arXiv 发布 ML 领域研究报告，研究者提出 Random Remask-Denoise (R²D) 推理策略。该策略将 Masked Diffusion 模型推理重构为马尔可夫链，实现了无需微调即可在测试时提升性能的技术路径。目前，该成果以一手学术报告形式公开，旨在解决扩散模型推理效率与灵活性问题，暂无后续商业应用或行业落地报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。