研究人员开发了一个名为Seer的新框架，可显著加速扩散模型多模态大语言模型（DMLLMs）的推理速度。通过分析第一个去噪步骤中的MLP激活稀疏性，Seer可以检测到输出序列的有效语义边界。这使得一次性截断冗余填充成为可能，减少了不必要的计算，并将吞吐量提高了高达31倍。该框架保持了整体性能，甚至在某些视觉任务上提高了准确性。 AI
影响 加速DMLLM推理，可能实现更高效的多模态AI应用。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种加速LLM推理的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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