LLaDA-8B
PulseAugur coverage of LLaDA-8B — every cluster mentioning LLaDA-8B across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
2 天有情绪数据
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扩散语言模型：效率、鲁棒性和路由创新
近期研究探索了扩散语言模型（DLM）的进展，重点是提高其效率和鲁棒性。一篇论文将专家选择路由（Expert-Choice Routing）引入为DLM的优于令牌选择路由（Token-Choice Routing）的替代方案，实现了更好的负载均衡和更快的收敛速度。另一项研究提出了AURORA-LM，一种连续潜在DLM，它将表示构建与分布建模分开，在生成和摘要任务上取得了强劲的性能。进一步的研究考察了像ODB-dLLM这样的加速框架，它使…
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Sangam 系统优化扩散式大语言模型的服务
研究人员开发了 Sangam，一个旨在高效处理扩散式大语言模型（dLLMs）的新服务系统。与传统的自回归模型不同，dLLMs 迭代生成文本并具有双向注意力机制，这使得标准的缓存技术变得复杂。Sangam 引入了一个赤字 token 预算调度器来管理进行中的解码和整个预填充，目标是实现摊销的无停滞调度。该系统还采用了一种混合服务策略来平衡预填充和解码的资源分配，在 LLaDA-8B 和 Dream-7B 等基准测试中显示出比现有方法更高的延迟改进。
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新的Sangam系统可高效服务扩散式大语言模型
研究人员开发了Sangam，一个新颖的、旨在高效处理扩散式大语言模型（dLLMs）的服务系统。与传统的自回归模型不同，dLLMs通过迭代去噪生成文本，并且由于其双向注意力机制，无法直接应用标准的KV缓存。Sangam通过引入一个赤字令牌预算调度器来解决这个问题，该调度器优先处理正在进行的解码，并仅在令牌预算允许时才允许整个预填充，从而确保了摊销的无停滞调度。该系统还采用了一种混合服务策略来管理预填充-解码资源分区，从而优化了对解码密集…
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新框架提升移动NPU上的端侧LLM推理性能
研究人员开发了一个名为“this http URL”的新框架，旨在优化移动设备上扩散大型语言模型（dLLMs）的推理。该框架解决了移动NPU架构固有的工作负载缩小和复杂数据管理等挑战。它采用了多块投机解码和双路径渐进式修订等技术，在保持输出质量的同时显著降低了生成延迟。
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全新 7B 统一扩散语言模型 'Sumi' 发布，伴随扩散模型进展
研究人员推出了 Sumi，一个拥有 70 亿参数的统一扩散语言模型 (UDLM)，该模型在 1.5 万亿 tokens 上从头开始预训练。这个开源模型在知识、推理和编码任务上表现出与自回归模型相当的性能，但在常识基准测试上表现稍逊。发布内容包括模型权重、检查点以及完整的训练方法，旨在为大规模研究 UDLM 提供参考。此外，其他研究探索了扩散语言模型的进展，包括生成 CUDA 核的方法、通过自生成错误训练改进 Token 编辑，以及开发…
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新的 CreditDecoding 方法加速扩散 LLM 文本生成
研究人员开发了一种名为 CreditDecoding 的新方法，以加速扩散大型语言模型 (dLLM) 的文本生成过程。该技术解决了模型预测正确 token 的时间早于其解码置信度分数允许的时间的效率低下问题，导致冗余迭代。CreditDecoding 使用“Trace Credit”量化 token 的解码潜力，并将其与当前模型输出融合，以提高对正确但置信度不足的 token 的信心。这种无需训练的方法在各种基准测试和 dLLM 架构…