Discrete Diffusion Forcing
开源扩散大模型首次跑赢自回归!上交大联手UCSD推出D2F,吞吐量达LLaMA3的2.5倍
视频 1:D2F dLLMs 与同尺寸 AR LLMs 的推理过程对比示意在大语言模型(LLMs)领域,自回归(AR)范式长期占据主导地位,但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。 此前,谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量,向业界展现了扩散大语言模型(dLLMs)在推理速度上的巨大潜力。 然而,当前的开源 dLLMs 却因一定的技术挑战 —— 例如缺少完善的 KV 缓存机制,以及未充分释放并行潜力 —— 推理速度远慢于同规模的 AR 模型。
8/18/2025 12:09:00 PM
机器之心
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
智能体
技术
Gemini
马斯克
英伟达
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
腾讯
Agent
Claude
芯片
Stable Diffusion
具身智能
蛋白质
xAI
开发者
生成式
人形机器人
神经网络
机器学习
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
字节跳动
工具
华为
AGI
计算
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
亚马逊
DeepMind
AI模型
特斯拉
场景
深度学习
Transformer
架构
MCP
Copilot
编程
视觉