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dSpark以调度蒸馏加速扩散语言模型
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AI 综述
2026年10月27日，arXiv cs.AI/cs.LG 发布 dSpark 框架，提出用调度蒸馏加速扩散语言模型。该方法学习解码时优先提交哪些 token，构造的 unmasking 调度优先揭示能让其他位置更早可预测的 token，再将调度蒸馏进模型以加快并行采样，并用 KL 散度正则项维持生成质量。报道称其在 GSM8K 上最高实现 10.12 倍提速。
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最新进展10月27日 01:35
dSpark 在 GSM8K 上最高实现 10.12 倍提速。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新dSpark 用调度蒸馏为扩散语言模型加速，GSM8K 上最高 10.12 倍提速
dSpark 是一个基于调度蒸馏的框架，用来学习扩散语言模型在解码时该先提交哪些 token，从而减少完成回答所需的解码轮次。它构造的 unmasking 调度优先揭示那些能让其他位置更早变得可预测的 token，再把这些调度蒸馏进模型以加快并行采样，并用 KL 散度正则项维持生成质量。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。