上海交大邓志杰：扩散语言模型，怎样才能又快又好

上海交大邓志杰在CNCC 2026上提出，通过扩散语言模型实现多位置并行生成，可在保证质量的前提下提升生成速度。他介绍了LLaDA和Dream等模型，以及D2F和MultiBD等方法，其中MBD-LLaDA2-Mini在两张H100上达到约746 TPS。此外，他还展示了扩散语言模型在视频生成、语音修复、多模态与智能体中的应用探索。