邓志杰在CNCC讲解扩散语言模型加速方法
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邓志杰在CNCC讲解扩散语言模型加速方法
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AI 综述
上海交通大学副教授邓志杰在CNCC 2026以“扩散大语言模型方法及应用”为题发表演讲，讨论能否在保证生成质量的同时让扩散语言模型生成得更快，即把其并行生成潜力转化为实际速度。 他介绍的方法包括：从LLaDA、Dream基础路线出发的跨块并行D2F、MultiBD、后训练CForce与LightningRL，以及推理优化Fast-dLLM、LoPA。报道未给出这些方法的具体加速幅度或质量对比结果。
AI 根据报道生成 · 6 小时前更新
最新进展11月5日 13:44
上海交大邓志杰：扩散语言模型如何兼顾生成速度与质量报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- 雷峰网上海交大邓志杰：扩散语言模型如何兼顾生成速度与质量
上海交通大学副教授邓志杰在CNCC 2026上讲解如何把扩散语言模型的并行生成潜力转化为实际速度。他从LLaDA、Dream基础路线出发，介绍跨块并行D2F、MultiBD、后训练CForce与LightningRL，以及推理优化Fast-dLLM、LoPA。
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