上海交大邓志杰：扩散语言模型，怎样才能又快又好

上海交通大学邓志杰在CNCC 2026上介绍了扩散语言模型如何通过多块并行、后训练优化和系统改进实现高质量快速生成。研究团队提出了LLaDA、Dream等模型，以及D2F、MultiBD等并行方法，在保证生成质量的同时显著提升速度，并探索了在流式视频、语音修复和多模态智能体等领域的应用。