Remask, Don't Replace: Token-to-Mask Refinement in Masked Diffusion Language Models

Este artigo propõe uma nova técnica, Token-to-Mask (T2M) remasking, para refinar modelos de linguagem de difusão mascarados como LLaDA2.1. O método aborda as falhas do Token-to-Token (T2T) editing ao redefinir tokens suspeitos para um estado de máscara, permitindo uma repredição mais precisa.