**反射掩码：为掩码扩散模型解锁多轮推理与迭代修正**

_Multi-Turn Reflective Masking Elicits Reasoning in Mask Diffusion Models_

> 自回归模型虽支持思维链推理，但修正时仍需从头生成；掩码扩散模型天然支持局部编辑，却缺乏多轮交互能力。本文提出反射掩码（Reflective Masking），通过轻量后训练激发掩码扩散模型的迭代推理能力，使其能基于上下文逐步修正先前输出，并引入无参数的历史参考机制利用中间去噪状态。该方法无需架构改动，在文本生成、数独、图像编辑等任务中一致优于基线，展示出强大的通用性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-06-22 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.16700)