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标签：计算冗余×
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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
11:07
11:07arXiv cs.LG@Junyi Wu, Tianchen Zhao, Shaoqiu Zhang, Linfeng Zhang, Guohao Dai, Yu Wang
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扩散语言模型（dLLM）通过联合去噪一批[MASK]令牌实现并行解码，但大块掩码令牌导致大量计算冗余。研究发现，许多计算花费在重复处理前文上下文和特征表示相同的[MASK]令牌上。为此，提出位置保持的[MASK]令牌压缩和终端感知增强方法，通过压缩冗余计算加速解码，并自然扩展到长上下文场景。在LLaDA-8B-Instruct和LLaDA-1.5等全序列dLLM上验证了效果，对LLaDA2.0-mini等块dLLM，通过保护终端[MASK]令牌增强上下文，以极小开销提升生成质量。
论文扩散语言模型上下文压缩并行解码LLaDA计算冗余
推荐理由：扩散LLM的并行解码效率一直是痛点，这篇工作直接戳中计算冗余的核心，做模型推理加速或长上下文应用的开发者值得关注，压缩方法可以直接集成到现有dLLM中。
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