连续扩散语言模型漏掉生僻词：GRAFT不改权重，把ELF-B稀有词份额从人类速率的0.42倍拉到0.82倍
连续扩散语言模型并行生成整句，中间不逐词抽样，代价是词表长尾塌缩：ELF在常见词上几乎与人类文本持平，最稀有词却只到人类速率的一小部分，且从1.05亿到6.52亿参数、各种采样器设置都补不回来。GRAFT在推理阶段读取解码头，把即将被平均值淹没的稀有词固定下来，再从噪声重新生成，在三个ELF规模和独立实现的LangFlow上把稀有词份额从人类速率的0.42–0.77倍提高到0.82–1.25倍，代价是非词比例在部分模型上小幅上升。