模型发布 / 更新普通
Uno 用扩散并行草稿提速 LLM 推理
原始标题:Uno shows a simple way to speed up existing LLMs without changing their output distribution: keep th…
内容摘要
Uno 提出一种不改变输出分布的 LLM 加速方案:保留原自回归模型负责质量,仅用扩散模型并行草拟多个 token 供其验证,无需独立草稿模型。在 Qwen3-8B 上,最大测试批次下请求吞吐量提升 2.5 倍,系统吞吐量提升 1.6 倍,端到端 RL 训练提速最高 40%。
内容分类AI 模型发布与更新
内容层级普通情报
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信息来源X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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