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English(EN) The AI model that writes text in parallel blocks instead of one token at a time

Google DeepMind 的 DiffusionGemma 使用并行块实现更快的文本生成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Google DeepMind 发布了 DiffusionGemma，一个开源的AI模型，它以并行块而非顺序的方式生成文本，这与传统的逐token生成不同。这种块扩散方法允许模型同时优化整个文本片段，从而显著提高推理速度，据报道，在单个NVIDIA H100上比同类Gemma模型快四倍。DiffusionGemma模型基于Gemma 4 26B架构构建，拥有256K的上下文窗口，支持140多种语言，并能处理文本、图像和视频输入，所有这些都在宽松的Apache 2.0许可下。 AI

影响 引入了一种新的并行生成范式，可以显著加快LLM推理速度，将重点从硬件转移到算法创新。

排序理由 前沿实验室模型发布，采用新颖的生成技术。[lever_c_降级自 frontier_release: ic=1 ai=1.0]

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Google DeepMind 的 DiffusionGemma 使用并行块实现更快的文本生成

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前沿实验室模型发布，采用新颖的生成技术。[lever_c_降级自 frontier_release: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · frank chu ·

    能一次性生成文本块而非单个token的AI模型

    <p>Almost every language model you have used works the same way underneath. It predicts one token, appends it, then predicts the next, one at a time, left to right. That sequential nature is why generation feels like watching a typewriter and why speed has mostly been a hardware …

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