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标签:ImageNet×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月19日
11:01
11:01arXiv cs.LG@Grigory Bartosh, David Ruhe, Emiel Hoogeboom, Jonathan Heek, Thomas Mensink, Tim Salimans
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Dual-Rate Diffusion 提出了一种新的扩散模型加速方法,通过交错执行一个稀疏更新的重上下文编码器和一个轻量去噪模型来降低推理成本。重编码器每几步提取一次高维特征,轻量模型则在每一步复用这些特征进行高效去噪。在 ImageNet 基准上,该方法在保持生成质量的同时将计算成本降低 2-4 倍。此外,该方法与蒸馏技术(如 Moment Matching Distillation)兼容,可进一步加速少步生成。
论文扩散模型推理加速ImageNet蒸馏生成模型

推荐理由:扩散模型推理慢是落地痛点,Dual-Rate Diffusion 用轻量网络复用特征,做图像生成的团队可以直接拿来加速现有模型,效果不打折。
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