最近，扩散语言模型（dLLM）有点火。现在，苹果也加入这片新兴的战场了。 不同于基于 Transformer 的自回归式语言模型，dLLM 基于掩码式扩散模型 ...

最近，扩散语言模型（dLLM）有点火。现在，苹果也加入这片新兴的战场了。 不同于基于 Transformer 的自回归式语言模型，dLLM 基于掩码式扩散模型 ...

英伟达合作推出 Fast-dLLM 框架，AI 扩散模型推理速度最高飙升 27.6 倍,科技媒体marktechpost昨日（6月2日）发布博文，报道称英伟达联合麻省理工学院 ...

最近，扩散语言模型（dLLM）有点火。现在，苹果也加入这片新兴的战场了。 不同于基于 Transformer 的自回归式语言模型，dLLM 基于掩码式扩散模型 ...

最近，扩散语言模型（dLLM）有点火。现在，苹果也加入这片新兴的战场了。 不同于基于 Transformer 的自回归式语言模型，dLLM 基于掩码式扩散模型 ...

整体来看，Fast-dLLM 在加速的同时，准确率仅下降 1-2 个百分点，证明其有效平衡速度与质量。这项研究通过解决推理效率和解码质量问题，让扩散 ...

本论文共同第一作者于润芃和李奇是新加坡国立大学 xML 实验室博士生，指导老师为王鑫超，研究方向是多模态大模型与可信深度模型。本文主要介绍 xML 团队的论文：Discrete Diffusion in Large Language and ...

dLLM 的突出特点在于其速度。 即使是经过速度优化的自回归模型最多也只能达到每秒 200 个 token，但是该研究可以在商用的 NVIDIA H100 上以每秒超过 ...

近期， 英伟达 与 香港大学 及 麻省理工学院 的研究团队共同推出了一项名为 Fast-dLLM 的突破性技术，旨在显著提升 扩散语言模型 在文本生成中的推理效率。这一创新技术标志着自然语言处理领域的又一重要进展，特别是在与传统的自回归模型对比时，Fast-dLLM展现了其独特的优势。

Fast-dLLM框架的成功推出，标志着扩散模型在实际语言生成任务中具备了与自回归模型竞争的实力。这一创新成果不仅解决了推理效率和解码质量问题 ...

在当今快速发展的AI时代，文本生成技术正以惊人的速度演变。近日，英伟达与香港大学及麻省理工学院的研究团队联手推出了一项名为Fast-dLLM的创新技术，旨在显著提升扩散语言模型的推理效率。这一技术的问世，将为自然语言处理领域带来新的曙光，尤其是在处理复杂任务时。