文本扩散模型优势解析：非因果纠错与吞吐量双优

近期讨论深入解析了文本扩散模型相比传统自回归模型的显著优势。一方面，扩散模型利用双向注意力与迭代精修机制，允许在生成的 token 画布内进行推理，从而实现自回归模型无法做到的非因果纠错。另一方面，其优势不仅限于单批量场景，在中小批量处理中同样具备显著的延迟和吞吐量优势，且这些性能收益会随着上下文长度的增加而进一步扩大。

2026-08-04 ~ 2026-08-04 · 2 条相关