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  1. RESEARCH · CL_115152 ·

    新的双焦扩散语言模型提高了生成速度和质量

    研究人员引入了双焦扩散语言模型(dLLMs),以解决离散扩散模型中生成质量和推理速度之间的权衡问题。新的范例,以 R2LM(从右到左的 Mamba)为例,使用非对称双向上下文来实现高质量和高效的 KV 缓存。实验表明,R2LM 在吞吐量方面显著优于双向 dLLMs 和自回归基线,同时保持了具有竞争力的生成质量。