δMDM：插入式扩散模型加入纠错机制

Durga Prasad Maram 等作者提出 δMDM，在插入式掩码扩散模型中增加替换与删除操作，使中间生成结果可以被修正。 在 OpenWebText 无条件文本生成上，δMDM 在最高推理预算下的生成困惑度较 FlexMDM 减半；在 TinyGSM 条件生成上，它以一半的 NFEs 达到 FlexMDM 同等准确率。作者称，该机制使激进并行解码变得可行，同时提升生成速度与质量。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。