【第545期】LLaDA2.1:通过令牌编辑加速文本扩散 episode artwork

EPISODE · Mar 28, 2026 · 18 MIN

【第545期】LLaDA2.1:通过令牌编辑加速文本扩散

from Seventy3

Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向,让大家跟着AI一起进步。如果你想要解读自己的论文,获得更多曝光度。请联系小助手微信:seventy3_podcast 加群。合作邮箱:zhiwudazhanjiangshi#gmail.com今天的主题是:LLaDA2.1: Speeding Up Text Diffusion via Token EditingSummary虽然 LLaDA 2.0 展示了千亿级块扩散(Block-diffusion)模型的扩展潜力及其固有的并行化优势,但在解码速度与生成质量之间寻找微妙的平衡,依然是一个难以逾越的前沿课题。今天,我们推出了 LLaDA 2.1,旨在通过范式转换超越这一权衡。通过将 Token 到 Token(T2T)编辑无缝织入传统的掩码到 Token(M2T)方案中,我们引入了一种联合且可配置的阈值解码机制。这种结构创新催生了两种截然不同的模式: 速度模式(S Mode):大胆降低 M2T 阈值以突破传统约束,同时依赖 T2T 对输出进行细化; 质量模式(Q Mode):倾向于保守阈值,以可控的效率损耗换取卓越的基准测试表现。为了进一步推进这一演进,在超长上下文窗口的支持下,我们实现了首个专门为扩散语言模型(dLLMs)定制的大规模强化学习(RL)框架,并辅以稳定的梯度估计专门技术。这种对齐不仅提高了推理精度,还提升了指令遵循的忠实度,弥合了扩散动力学与复杂人类意图之间的鸿沟。我们最后发布了 LLaDA 2.1-Mini (16B) 和 LLaDA 2.1-Flash (100B)。在 33 项严苛的基准测试中,LLaDA 2.1 展现了强大的任务性能和极快的解码速度。尽管拥有千亿参数规模,它在编程任务上的表现依然令人惊叹:在 HumanEval+ 上达到 892 TPS,在 BigCodeBench 上达到 801 TPS,在 LiveCodeBench 上达到 663 TPS。原文链接:https://arxiv.org/abs/2602.08676前往小宇宙评论区与主播互动

Episode metadata supplied by the publisher feed · Published Mar 28, 2026

Embed this episode

NOW PLAYING

【第545期】LLaDA2.1:通过令牌编辑加速文本扩散

0:00 18:36

No transcript for this episode yet

We transcribe on demand. Request one and we'll notify you when it's ready — usually under 10 minutes.

No similar episodes found.

No similar podcasts found.

Frequently Asked Questions

How long is this episode of Seventy3?

This episode is 18 minutes long.

When was this Seventy3 episode published?

This episode was published on March 28, 2026.

Can I download this Seventy3 episode?

Yes. Use the download control on the episode player to save the publisher-provided media file.
URL copied to clipboard!