**当置信度误导时：针对扩散语言模型的后缀锚定与锚点邻近置信度调制**

_When Confidence Misleads: Suffix Anchoring and Anchor-Proximity Confidence Modulation for Diffusion Language Models_

> 本文研究了扩散语言模型在非自回归解码中置信度误导的问题，指出高置信度可能源于EOT标记导致生成不完整。作者提出了一种无需训练的方法——后缀锚定置信度调制，通过插入短后缀锚点并调整锚点附近置信度来优化解码。该方法在文本推理、视觉语言推理和代码生成等任务中提升了性能，同时保留了并行解码优势。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-01 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.28181)