O2 Czech Republic
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扩散语言模型在语音助手和搜索中找到实际应用
扩散语言模型 (dLLMs) 正从研究走向实际应用，尽管其采用程度各不相同。Inception Labs 的 Mercury 系列在 API 和生产系统中引领商业应用，为实时语音助手、搜索管道和编码助手提供支持，并显著降低了延迟。其他 dLLMs，如 DiffuSpace 的 Dream 7B，正在被适配到边缘设备和特定行业用例，例如临床语音应用。来自 Google、Ant Group 和 Nvidia 的模型主要定位为开源、实验性或…
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扩散语言模型在研究之外找到实际用例
扩散语言模型（dLLMs）正从研究走向实际应用，尽管其采用程度各不相同。Inception Labs 的 Mercury 系列在商业 API 和生产系统中处于领先地位，为实时语音代理、搜索/RAG 管道和编码助手提供支持，并显著降低了延迟。DiffuSpace 的 Dream 7B 等其他 dLLMs 正在被适配到边缘设备和特定行业，而来自 Google、Ant Group 和 NVIDIA 的模型主要用于开源实验和加速计算。dLLM…
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Inception Labs 发布 Mercury 2.5 扩散式大语言模型，号称在速度和成本上实现重大突破
Inception Labs 发布了 Mercury 2.5，这是一款基于扩散式语言模型，在速度和成本效率方面显著优于传统的自回归模型。与传统的逐个 token 生成不同，Mercury 2.5 并行优化输出，速度比典型的前沿模型快 5-20 倍，同时保持了可比的质量。这种速度优势已在 AI 电话代理和上下文压缩等领域得到实际应用，并有可能将大语言模型市场细分为专业化、高性价比的工具。
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Inception Labs 发布 Mercury 2.5 扩散式大语言模型，智能提升 40%
Inception Labs 发布了 Mercury 2.5，这是一款新的扩散式大语言模型，其智能水平比前代 Mercury 2 提高了 40%。该模型在 NVIDIA GPU 上实现了每秒 1,107 个 token 的惊人速度，并支持 260K token 的上下文窗口。Mercury 2.5 定位为具有成本效益的替代方案，可与 GPT-5.6 Luna (Low) 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 等模型相媲美，并…