MiniMind-YuHua-dLM（104M，余华风格扩散语言模型）

余华风格生成模型：MiniMind 104M + Masked Diffusion（A2D 迁移 + MDM 迭代去噪）。

训练：

• pretrain：dllm_pretrain_yuhua_768.pth（4000 条续写对话，warm-start 自 pretrain_gucheng，loss 6.1→4.8）
• SFT：dllm_sft_yuhua_768.pth（CoT 522 条，5 epochs，loss 3.59→2.95）

加载：config.json + tokenizer + model_minimind_dllm.py + 权重（MiniMindForMaskedDiffusion）。 生成：gen_yuhua_compare.py --model dllm --weight dllm_sft_yuhua（迭代去噪 320 token，64 block × 28 步）。

实证结论（与 AR 对比）：正文生成弱于 AR——迭代重写在 104M 上放大循环重复， 同提示 30 条中 42% 被质量过滤。详见 GitHub ChineseHardJudgePoem/doc/COT_YUHUA_EXPERIMENTS_REPORT.md 第 5 节。