DiffuCoder: Understanding and Improving Masked Diffusion Models for Code Generation
扩散大语言模型 (dLLM) 是自回归 (AR) 模型的引人注目的替代品，因为它们的去噪模型在整个序列上运行。 dLLM 的全局规划和迭代细化功能对于代码生成特别有用。然而，目前 dLLM 在编码方面的训练和推理机制仍有待探索。为了揭开 dLLM 解码行为的神秘面纱并释放其编码潜力，我们系统地研究了它们的去噪过程和强化学习 (RL) 方法。我们在 130B 上训练 7B dLLM，\textbf{DiffuCoder}...
Excess Defense Articles: DOD Needs to Better Assess the Program
GAO 的发现过剩国防物品 (EDA) 计划有一个分阶段的批准流程。国防部 (DOD) 审查外国合作伙伴的 EDA 请求，并与商务部和国务院协调。在此过程中，机构官员会考虑拟议转让对工业、外国合作伙伴资源和安全合作优先事项等因素的影响。 EDA 计划审批流程的五个一般阶段a 实施机构是军事部门和国防后勤机构处置服务部门。国防部在其最终用途监控计划下对转让后的 EDA 进行监控。几乎所有 EDA 都受到该计划的常规最终用途监控，这要求国防部官员至少每季度观察每个外国合作伙伴的一个或一组物品。美国政府问责局发现，国防部通常会按要求对选定的外国合作伙伴进行季度例行检查。然而，国防部在转移给外国合作伙
