residual-context-diffusion

把丢弃的信号变成推理先验,让扩散大模型更聪明

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 2 🐛 待处理 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

residual-context-diffusion 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队yuezhouhu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-language-models,genai,large-language-models,reasoning
GitHub 星标★ 62
上线时间2026-01-29 00:00:00
代码更新2026-06-28
仓库体积46.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Residual 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。它针对 dLLMs 在推理过程中丢弃大量中间信号的问题,提出将原本被忽略的残差上下文重新利用,作为结构化的先验知识注入模型,从而提升推理质量与效率。RCD 通过扩散过程对残差信号进行建模,使其成为可学习的上下文先验,在不增加模型参数的前提下,显著改善长序列推理和复杂任务的表现。该项目提供完整的训练与推理代码,支持自定义数据集,并包含与基线模型的对比实验。核心能力包括:残差信号的提取与编码、扩散先验的生成与融合、以及针对不同 dLLM 架构的适配接口。目前项目处于早期阶段,文档和社区生态仍在建设中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 62

核心亮点

  • 创新性地利用残差信号,而非简单堆参数,提升推理性能
  • 提供完整训练与推理代码,支持自定义数据集和模型适配
  • 基于 ICML 2026 论文,方法有理论支撑,实验对比清晰

不足之处

  • 文档/社区待观察,项目处于早期,使用门槛较高
  • 依赖特定 dLLM 架构,通用性尚未验证

适用场景

  • 扩散式大语言模型的推理优化
  • 长序列生成任务中的上下文建模
  • 研究残差信号在生成模型中的再利用

替代项目

Diffusion-LM、DiffuSeq、D3PM

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