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Lafa 8B流式模型吞吐达2.54倍
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AI 综述
2026年10月21日，arXiv 论文提出 8B 参数块式连续流语言模型 Lafa，称其在指令跟随、推理和编码任务上的质量匹配或超过自回归模型。该模型前缀使用因果注意力、块内使用双向异步流，可直接改造预训练 AR 模型，训练 token 用量少于 30B，并支持前缀缓存与块式并行解码。论文用自推测解码在单个模型内校验流式草稿，报告同等质量下吞吐为 AR 模型的 2.54 倍，代码已公开。
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最新进展10月21日 01:20
arXiv 论文发布 Lafa，报告同等质量下吞吐为 AR 模型的 2.54 倍，代码已公开。报道时间线
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10月21日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新精选arXiv 论文提出 8B 流式语言模型 Lafa，吞吐为同级 AR 模型的 2.54 倍
arXiv 论文提出 Lafa，一个数据高效扩展到 8B 参数的块式连续流语言模型，在指令跟随、推理和编码任务上质量匹配或超过自回归模型。它在前缀用因果注意力、块内用双向异步流，可直接改造预训练 AR 模型，训练 token 用量少于 30B，并支持前缀缓存与块式并行解码。论文用自推测解码在单个模型内校验流式草稿，报告同等质量下吞吐为 AR 模型的 2.54 倍。代码已公开。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。