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Stable-DiffCoder超越自回归模型!扩散模型在代码生成取得新突破

Stable-DiffCoder超越自回归模型!扩散模型在代码生成取得新突破

Stable-DiffCoder超越自回归模型!扩散模型在代码生成取得新突破

扩散语言模型(Diffusion Language Models, DLLMs)因其多种潜在的特性而备受关注,如能加速的非自回归并行生成特性,能直接起草编辑的特性,能数据增强的特性。然而,其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归(AR)模型。

来自主题: AI技术研报
9914 点击    2026-02-06 10:37
抽卡效率提升4.8倍!东北大学等开源优化版Stable-Diffusion.cpp:分辨率越高越快,生成质量更好

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北京大学等研究团队优化了Sdcpp框架,通过引入Winograd算法和多项策略,显著提升了图像生成速度和内存效率,最高可提速4.79倍。

来自主题: AI技术研报
8180 点击    2024-12-21 11:34