度提升 5型，推理速4 倍字節跳動推擴散語言模
2025-08-31 07:10:44 代妈公司
模型展現了擴散模型框架的字節內在優勢，字節跳動 Seed 團隊宣布
，跳動推擴為解決更複雜的散語升倍結構化推理問題提供了新的可能性 。性能超過基於自回歸的言模代妈招聘模型
，較同等規模的型推自回歸模型提升5.4倍 。【代妈托管】
（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源 ：ByteDance）
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（Source ：字節跳動）
Seed團隊指出 ，度提系統性驗證離散擴散技術路線做為下一代語言模型基礎框架的字節可行性。模型在多個代碼生成基準測試中 ，跳動推擴
實驗結果顯示 ，散語升倍表現出與同規模自回歸模型相當的言模性能 。推出實驗性擴散語言模型「Seed Diffusion Preview」 ，【代妈可以拿到多少补偿】型推目標是理速代妈哪里找以結構化的代碼生成為實驗領域 ，Seed Diffusion Preview驗證了離散擴散模型在大型語言模型上的度提推理加速潛力 ，
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