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研究人员提出扩散语言模型解码算法OBA
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AI 综述
2026年10月，研究人员在论文中提出针对扩散语言模型的免训练解码算法 One Block Ahead（OBA）。该算法通过在对当前块去噪的同时并发处理下一块，并同步传递采样器状态，从而实现扩散语言模型的并发块解码。在 DiffusionGemma 模型的 10 项基准测试中，OBA 使单次前向传播生成的 token 数从 15.64 增至 22.25（提升 42.3%），单请求去噪吞吐量提高 16.3%，且仅伴随轻微的准确率回退。
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最新进展10月15日 12:00
研究者提出免训练算法OBA，在DiffusionGemma上使单次前向生成token数提升42.3%。报道时间线
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10月15日
- arXiv 自然语言处理One Block Ahead：在扩散语言模型中推进采样器状态
研究者提出免训练解码算法 One Block Ahead（OBA），通过在当前块去噪的同时并发处理下一块并同步传递采样器状态，实现扩散语言模型的并发块解码。在 DiffusionGemma 模型的 10 项基准测试中，OBA 使单次前向传播生成的 token 数提升 42.3%（从 15.64 增至 22.25），单请求去噪吞吐量提高 16.3%，仅伴随轻微准确率回退。
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