Fast-dLLM
英伟达与 MIT、香港大学联手推出 Fast-dLLM 框架,推理速度提升惊人
在最近的科技进展中,英伟达与麻省理工学院(MIT)和香港大学联合推出了名为 Fast-dLLM 的新框架,显著提升了扩散模型(Diffusion-based LLMs)的推理速度,最高可达27.6倍。 这一创新的成果为语言模型的应用开辟了新天地。 扩散模型被视为自回归模型的有力竞争者,采用了双向注意力机制,使其在理论上能够实现多词元同步生成,从而加快解码速度。
6/3/2025 3:00:54 PM
AI在线
英伟达与MIT合作推出 Fast-dLLM 框架,AI 推理速度提升 27.6 倍
近日,科技巨头英伟达联合麻省理工学院(MIT)与香港大学,发布了名为 Fast-dLLM 的新框架。 这一创新的框架旨在显著提高扩散模型(Diffusion-based LLMs)的推理速度,最高可达27.6倍,为人工智能的应用提供了更为强大的技术支持。 扩散模型的挑战与机遇扩散模型被视为传统自回归模型(Autoregressive Models)的有力竞争者。
6/3/2025 2:00:54 PM
AI在线
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
Anthropic
英伟达
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
生成式
LLM
苹果
Claude
神经网络
AI新词
3D
研究
机器学习
生成
AI for Science
Agent
xAI
计算
人形机器人
Sora
AI视频
GPU
AI设计
百度
华为
搜索
大语言模型
工具
场景
字节跳动
具身智能
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
架构
模态
应用