RangeSWA: Training-Free Length Extrapolation for Continuous Diffusion Language Models
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「来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。」
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Continuous diffusion language models show promising potential in text generation tasks, but are prone to problems such as text repetition, semantic drift, and generation quality degradation when the generation length ex…
- Continuous diffusion language models show promising potential in text generation tasks, but are prone to problems such as text repetition, semantic drift, and generation quality degradation when the generation length ex…
- To address these challenges, we propose RangeSWA, a training-free length extrapolation method.
- The method combines local sliding-window attention, remote block summaries, and dynamic content retrieval to preserve local details and support long-range context access.
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