연구진은 후보 목록을 재정렬하는 추론 재정렬 모델의 속도 저하 문제를 해결하기 위해 Diffusion-GR2를 제안했어요. Diffusion-GR2는 기존 AR 재정렬 모델을 블록 디퓨전 모델로 변환하는 방식으로, 구조적·분포적 격차를 해소하는 데 목표를 뒀어요. 실험 결과, Diffusion-GR2는 기존 AR 재정렬 모델과 거의 동등한 성능을 보이면서 추론 처리량을 2.4~3.5배 향상시켰어요.