深度分析 McDiffuSE：以 MCTS 規劃槽位順序提升 Masked Diffusion Models 的生成品質 背景：擴散語言模型的槽位填充順序會顯著影響生成品質。方法：McDiffuSE把槽位選擇視為決策問題，利用蒙地卡羅樹搜尋透過前瞻模擬與模型置信先驗搜尋最佳填充順序，混合即時置信與 rollout 回報。結果：在多個推理與程式碼基準上明顯提升正確率，程式碼任務增益尤其顯著。
