# 置信度漂移重掩码

掩码扩散语言模型逐块解码时，先提交的词通常不再改动，早期在稀疏上下文下做出的选择会一直保留。CoDR把每个已提交词在提交时的置信度与更密上下文下的置信度作比较，只把置信度下降超过阈值的词重新掩码并交给原采样器重填，用k路划分探测把全部已提交位置的漂移估计压缩到k次前向。在LLaDA-8B与Dream-7B、三个基础采样器和四个推理与代码任务上，加入CoDR后各模型–采样器组合的四任务平均准确率均提高，LLaDA上top1、fd、eb分别提高0.85、1.06、1.44个百分点。

掩码扩散语言模型逐块解码时，先提交的词通常不再改动，早期在稀疏上下文下做出的选择会一直保留。CoDR把每个已提交词在提交时的置信度与更密上下文下的置信度作比较，只把置信度下降超过阈值的词重新掩码并交给原采样器重填，用k路划分探测把全部已提交位置的漂移估计压缩到k次前向。在LLaDA-8B与Dream-7B、三个基础采样器和四个推理与代码任务上，加入CoDR后各模型–采样器组合的四任务平均准确率均提高，LLaDA上top1、fd、eb分别提高0.85、1.06、1.44个百分点。