Работы о diffusion LM за 2026 год

Не полный каталог: здесь показаны профильные публикации, сохранённые в публичном корпусе. Число работ не измеряет качество или важность метода.

UTC: .

Профильных работ по текущим фильтрам: 1.

По месяцам и темам
МесяцРабот
Январь0
Февраль0
Март0
Апрель0
Май0
Июнь0
Июль1
Август0
Сентябрь0

Темы могут пересекаться: одна работа учитывается в каждой своей теме, но только один раз в общем числе. Связь с темой не доказывает качество или воспроизводимость.

Свежие работы · Методика отбора

2026-07-02T22:37:43+00:00 · Ускорение инференса, Длинный контекст · Источник

Оригинальное название: Training Hybrid Block Diffusion Language Models with Partial Bidirectionality

Оригинальная аннотация: High-throughput long-context generation is one of the central challenges for large language models. Generation is typically memory-bandwidth-bound rather than compute-bound: each decoding step must stream the accumulated key/value (KV) cache from memory, so bandwidth demand grows with context length while only one token is emitted. Two parallel approaches have therefore emerged: reducing memory access with efficient attention variants and linear-time mixers such as Mamba, or increasing parallel computation by generating blocks of tokens at once. However, technical challenges arise when combini

Полезно для: Не указано · Ограничение: Не указано

Даты публичного снимка
Сбор, зафиксированный в снимке
Самая новая публикация по данным снимка
Построение снимка

Это сохранённые сведения, а не время последней попытки сборщика или гарантия полноты корпуса.