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Latent LM
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NCM
Next-Concept Modeling: Fast, Parallel Coarse-to-Fine Text Generation
NCM以多尺度残差离散代码组织粗到细的并行文本生成，在多个任务以更少采样调用取得竞争质量和显著推理加速。
CALM
Continuous Autoregressive Language Models
CALM以鲁棒潜表示和单步能量生成头实现块级语言生成，降低FLOPs；收益需结合离散反馈、温度采样成本与BrierLM适用条件理解。
NCP-ArchPreview
NCP-ArchPreview Technical Report: Moving towards Latent Space Language Models through Next Concept Prediction
NCP-ArchPreview 在 8.94B/5.73T 规模联合预测 token 与概念，改善预训练效率并提供 17M 适配接口；中期训练的下游增益收窄且依赖任务。
ConceptLM
Next Concept Prediction in Discrete Latent Space Leads to Stronger Language Models
ConceptLM以分段码本和下一概念预测增强语言建模，小模型预训练收益较明显，8B增益有限；研读核对了公式与表格中的不一致。
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