Lafa 连续流语言模型扩至 80 亿参数，吞吐达自回归 2.54 倍

UC Berkeley、Amazon、KAIST、CMU 等机构研究者在论文《Large Flow Language Models》中提出 Lafa，将连续流语言模型首次扩展到 80 亿参数，证明连续流可作为语言建模的可扩展范式。实验显示 Lafa 吞吐量达到同规模自回归模型的 2.54 倍，为超越自回归架构的大模型扩展提供了新路径。

2026-10-24 ~ 2026-10-26 · 2 条相关

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