Discrete Diffusion Language Models for Interactive Radiology Report Drafting

• 类型：arxiv
• 标识：2607.01436
• 链接：https://arxiv.org/abs/2607.01436
• 主分类：multimodal
• 形态：benchmark
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：This work adapts a mixture-of-experts diffusion language model, DiffusionGemma-26B, and benchmark it against its same-size AR sibling Gemma-4-26B under an identical LoRA recipe on medical visual question answering datasets, scored by a verbosity-robust LLM judge.
• OpenAlex ID：W7167213626
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.01436
• DOI：10.48550/arxiv.2607.01436
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.01436
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 待LLM分类：否
• 标题中文：用于交互式放射学报告起草的离散扩散语言模型
• TLDR中文：本文适配了一款专家混合扩散语言模型 DiffusionGemma-26B，并在医学视觉问答数据集上，使用相同的 LoRA 配置将其与同规模的自回归模型 Gemma-4-26B 进行基准对比，由对冗长度鲁棒的 LLM 裁判打分。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-03-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]