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标签:采样加速×
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27日
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10:49arXiv cs.LG@Yuchen Liang, Ness Shroff, Yingbin Liang
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离散扩散模型在文本和符号领域表现优异,但均匀率模型生成样本时通常需要大量步骤。现有加速方法要么需要额外训练,要么混合速度慢。本文提出Gibbs加速离散扩散(GADD),利用具体分数函数结构直接构建Gibbs后验似然,无需额外训练。GADD实现了O(polylog(ε^{-1}))的采样复杂度,是均匀率离散扩散模型的首个此类理论保证。实验表明,GADD在合成数据、零样本文本生成和条件音乐生成中,显著提升了样本质量和计算效率,优于标准基线方法。
论文离散扩散模型Gibbs校正器采样加速文本生成音乐生成

推荐理由:离散扩散模型加速一直是个难题,GADD用Gibbs校正器实现了理论最优采样复杂度,做生成模型的研究者可以直接参考其方法。
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