ICML 2026 论文：PRISM 框架让扩散语言模型做推理时扩展不再烧算力

ICML 2026｜拒绝大力出奇迹，PRISM框架让dLLM也能高效Test-Time Scaling

这篇 ICML 2026 的论文给扩散语言模型（dLLM）提出了一套叫 PRISM 的推理时扩展方法。它把搜索过程拆成三层：先让模型并行生成多条推理路径，再对每条路径局部“回退重写”不靠谱的步骤，最后用模型自己当裁判打分筛选。在数学题集 GSM8K 上，LLaDA-8B-Instruct 的准确率从 67.58% 拉到了 85.30%。最直接的好处是省...

推荐理由：这篇 ICML 论文给扩散语言模型做 test-time scaling，核心卖点是不靠堆算力硬拉分。PRISM 在 LLaDA-8B-Instruct 上把 GSM8K 正确率从 67.58% 提到 85.30%，靠的是三层搜索、局部 remasking 和自验证，把复杂度从 O(NT) 压到接近 O(N+KT)。我会先打个折：这只是单模型单数据集的实验，正文没披露在其他 benchmark 或更大模型上的表现，泛化性还不好说。但思路本身对做推理优化的人有参考价值，尤其适合预算有限又想压榨小模型推理能力的场景。