邓志杰在CNCC 2026讲解扩散语言模型加速方法
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邓志杰在CNCC 2026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 发表题为“扩散大语言模型方法及应用”的演讲，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。他梳理了从 LLaDA、Dream 等基础路线到跨块并行、后训练与推理系统优化的提速方法。 这些方法针对的是扩散语言模型生成速度与质量兼顾的问题，具体效果未在报道中给出。
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最新进展11月5日 13:44
上海交大邓志杰讲解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讲解扩散语言模型如何兼顾生成速度与质量
上海交大副教授邓志杰在 CNCC 2026 演讲中梳理扩散语言模型从 LLaDA、Dream 基础路线到跨块并行、后训练与推理系统优化的提速方法。