扩散语言模型每一步既要决定填什么 token，也要决定先填哪些位置。常见的置信度、概率差值、低熵策略，都根据当前预测选择位置。但当前容易预测，不代表填入后有利于后续生成；早期错误一旦固定，还可能继续传播。 LookUM 的核心是：提出几种填法，试填后重新预测，选择让后续状态更确定的分支。 技术方案：
