HC-DLM：分层连续扩散语言模型

研究者提出分层连续扩散语言模型（HC-DLM），将离散 token 生成与连续隐变量轨迹耦合进单一去噪过程，训练目标由 token 似然的变分下界推导而来。与把连续上下文附加到离散链上的做法不同，HC-DLM 让隐变量成为唯一持续存在的生成状态，每步从中读出 token 并反馈为下一步隐状态更新的脚手架。