（來源：機器之心）自迴歸（AR）大語言模型逐 token 順序解碼的範式限制了推理效率；擴散 LLM（dLLM）以並行生成見長，但過去難以穩定跑贏自迴歸（AR）模型，尤其是在 KV Cache 複用、和 可變長度 支持上仍存挑戰。Fast-dLLMv2給出了一條務實路線：將預訓練 AR 模型適配為適配為能並行解碼的 Block-dLLM—— 且只需～1B tokens 量級的微調即可達到 「無損」...
網頁鏈接（來源：機器之心）自迴歸（AR）大語言模型逐 token 順序解碼的範式限制了推理效率；擴散 LLM（dLLM）以並行生成見長，但過去難以穩定跑贏自迴歸（AR）模型，尤其是在 KV Cache 複用、和 可變長度 支持上仍存挑戰。Fast-dLLMv2給出了一條務實路線：將預訓練 AR 模型適配為適配為能並行解碼的 Block-dLLM—— 且只需～1B tokens 量級的微調即可達到 「無損」...
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