Fast-dLLM v2

NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍

自回归（AR）大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率；扩散 LLM（dLLM）以并行生成见长，但过去难以稳定跑赢自回归（AR）模型，尤其是在 KV Cache 复用、和可变长度支持上仍存挑战。 Fast-dLLM v2 给出了一条务实路线：将预训练 AR 模型适配为适配为能并行解码的 Block-dLLM—— 且只需～1B tokens 量级的微调即可达到 “无损” 迁移，不必训练数百 B tokens（如 Dream 需～580B tokens）。在 A100/H100 上，它在保持精度的同时，将端到端吞吐显著拉高，最高可达 2.5×。

10/26/2025 6:48:00 PM

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