[图片] 论文作者团队：来自杜克大学 CEI Center，由实习生陈欣骅、黄思韬及郭聪博士共同完成，指导教师为李海教授、陈怡然教授。 扩散大语言模型（dLLMs）凭借并行解码与独特的全局规划能力，有望解决自回归（AR）大模型的效率瓶瓶颈和规划能力缺陷。但其「全局规划」能力依赖于其双向注意力对所有后文的关注，这带来了严重的计算冗余，从而导致现有开源模型的潜力远远未被释放。 当前的 dLLM 存在「路线之争」：一是保留全局规划能力… (全文不可用)
[图片] 论文作者团队：来自杜克大学 CEI Center，由实习生陈欣骅、黄思韬及郭聪博士共同完成，指导教师为李海教授、陈怡然教授。 扩散大语言模型（dLLMs）凭借并行解码与独特的全局规划能力，有望解决自回归（AR）大模型的效率瓶瓶颈和规划能力缺陷。但其「全局规划」能力依赖于其双向注意力对所有后文的关注，这带来了严重的计算冗余，从而导致现有开源模型的潜力远远未被释放。 当前的 dLLM 存在「路线之争」：一是保留全局规划能力… (全文不可用)
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