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FlowBlock
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FlowBlock 框架通过并行处理加速扩散式大语言模型解码
研究人员开发了 FlowBlock，一个新颖的无需训练的框架，旨在加速扩散式大语言模型 (dLLMs) 的解码过程。该方法通过允许块并行处理信息，而不是严格按顺序处理，引入了并行解码。FlowBlock 实现了显著的加速，比 LLaDA-2.0 等现有模型快 4.01 倍，同时还提高了准确性并降低了延迟。
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新的解码方法提高了扩散语言模型的速度和准确性
研究人员开发了新的方法来加速扩散语言模型（dLLMs）的解码过程。一篇论文中提出的FlowBlock使用“门控波前解码”和“异构波前打包”的无需训练的方法，与现有的串行方法相比，实现了显著的速度提升和准确性改进。另一篇论文介绍了AdaLook，一个自适应多步前瞻框架，它根据解码状态动态调整其探索深度，优于简单的单步前瞻技术。