首先谷歌的 llm diffusion 和之前发布的 llm diffusion (e.g Large Language Diffusion Models)不同. 它是在生成 token 后对已有的token做了refine. 关于这一点可以从发布的***demo看到. 在第一帧时,生成的answer是错误的. 到第三帧时,生成了正确的answer. Large Language Diffusion Models 中的 diffusion 更像是 multi token prediction. 相比这种 multi token prediction. 谷歌的 llm diffusion 更优雅,也更符合人类的思考…。

据说go和c#的开发者都说自己比较节省内存,你们认为呢?…

为什么QQ上的网络状态没有了?…

中央多份重磅文件出台,密集释放「涨工资」「提高居民收入」的信号,这背后有何深意?…

如何评价MiniMax推出的全球首个开源大规模混合架构的推理模型MiniMax-M1,其有何技术优势?…
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