邓志杰在CNCC 2026讲解扩散语言模型加速路线
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邓志杰在CNCC 2026讲解扩散语言模型加速路线
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AI 综述
2026年11月5日，雷峰网报道，上海交通大学副教授邓志杰在CNCC 2026上以“扩散大语言模型方法及应用”为题，围绕能否在保证生成质量的同时让扩散语言模型生成得更快这一核心问题展开讨论。报道称，邓志杰系统梳理了扩散语言模型的加速路线：从LLaDA、Dream的基础路线出发，经Block Diffusion块内并行、D2F与MultiBD跨块并行，再到CForce后训练和LightningRL强化学习。报道未提及该讲解的具体日期、时长或其他限制条件，也未涉及收费或额度信息。
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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
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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系统梳理了扩散语言模型的加速路线：从LLaDA、Dream的基础路线出发，经Block Diffusion块内并行、D2F与MultiBD跨块并行，再到CForce后训练和LightningRL强化学习。
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