Block Diffusion 让扩散语言模型也能高效复用 KV-cache
alec_helbling · x · 2026-09-11
扩散语言模型可并行生成多个 token,但迭代式解掩码会反复更新 token 状态,限制了 KV-cache 的复用。Block Diffusion 通过「从左到右逐块解码、块内并行生成」的方式恢复高效缓存,兼得扩散模型的并行性与自回归模型的缓存效率。
所属事件:Block Diffusion:扩散语言模型高效复用 KV 缓存(2 条相关)→
「研究」频道最新
- 只学小学课本的 5B 模型:从零训练 LittleLearner 验证语料上限 — repligate · 2026-09-12
- 陶哲轩等菲尔兹奖得主反对 AI 解题的两大理由与反驳 — RexDouglass · 2026-09-12
- Bittensor 悬赏求解悬置 30-80 年数学难题,由 AI 当裁判 — markjeffrey · 2026-09-12
- FADA 入选 CoRL 2026 并开源:人形机器人仅用两分钟经验自适应新环境 — GuanyaShi · 2026-09-12
- Intel 光互连耦合器实测插损 1~1.5 dB,工艺良率瑕疵可见 — jwt0625 · 2026-09-12
- CPO 论文遭质疑:DLW 芯片与 PIC 耦合方式仅以「如 TCB 等」带过 — jwt0625 · 2026-09-12