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扩散语言模型（Diffusion Language Models）作为大型语言模型（LLM）领域的新范式，凭借其独特的全局规划能力与并行解码机制，显著提升了文本生成效率。然而，在任意顺序（Any-order）解码模式下，模型常面临推理不一致与生成质量波动等挑战。近期提出的CCD方法通过协同校正机制，有效缓解了盲目自信问题，实现了更精准的token预测，在多项基准测试中达到SOTA性能，推动了扩散语言模型在实际应用中的可靠性与竞争力。