新论文：Binary Discrete Diffusion 以迭代去噪收窄候选，改进 LLM 推理

一篇新论文提出用于语言与推理任务的 Binary Discrete Diffusion 方法，用二值表示对候选 token 集合去噪并逐步收敛到答案。该方法借鉴人类解数独时保留多个候选、迭代排除的思路，尝试将并行维护多个假设的推理结构引入扩散式语言模型。