diffusion-language-models
本站收录 10 个带「diffusion-language-models」标签的 AI 开源项目
dLLM-RLdLLM-RL 是 ICLR 2026 论文 TraceRL 的官方代码库，专注于扩散大语言模型（Diffusion LLMs）的后训练强化学习。扩散模型在生成★ 524
orthrusorthrus 是一个面向大语言模型的高效推理加速项目，核心思路是通过双视角扩散解码（dual-view diffusion decoding）实现快速且无损的★ 482
Awesome-Efficient-AIGCAwesome-Efficient-AIGC 是一个专注于高效 AIGC（人工智能生成内容）领域的精选资源列表，收录了相关论文、文档和代码。该项目旨在为高效 A★ 209
DAEDALDAEDAL 是一个针对扩散大语言模型（DLLM）的训练无关可变长度去噪框架，由 ICLR 2026 论文官方开源。扩散模型通常只能生成固定长度的序列，这限制了★ 175
d3LLMd3LLM 是一个基于扩散模型的超快大语言模型，旨在解决传统自回归 LLM 生成速度慢的问题。它通过将扩散生成范式引入语言建模，实现并行解码，显著提升推理吞吐量★ 156
DMaxDMax 是一个针对扩散大语言模型（dLLMs）的激进并行解码加速框架。扩散模型通过迭代去噪生成文本，与传统自回归模型相比具有并行生成潜力，但现有解码策略往往无★ 132
Awesome-Diffusion-LLMAwesome-Diffusion-LLM 是一个精选论文列表，专注于大型语言扩散模型（Large-Language-Diffusion-Models）这一前沿★ 103
dParalleldParallel 是一个面向扩散大语言模型（dLLMs）的可学习并行解码框架，论文被 ICLR 2026 接收。它解决扩散模型在文本生成时因迭代式去噪导致推理★ 67
residual-context-diffusionResidual Context Diffusion (RCD) 是一个面向扩散式大语言模型（dLLMs）的高性能推理增强框架，发表于 ICML 2026。它针★ 62
LongLLaDALongLLaDA 是一个面向扩散式大语言模型（Diffusion LLM）的长上下文能力增强方案，由 AAAI26 论文提出。扩散式 LLM 与传统自回归模型★ 56