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Accelerate test-time scaling for diffusion language models by identifying inconsistent tokens, selectively remask and regenerate only uncertain tokens, and aggregate across samples via voting. Achieve 5.5-22× speedup over standard iterative sampling with 6-8% accuracy gains on reasoning tasks.

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