Mercury vs. Open-dLLM: Which Diffusion Architecture Wins for Code and Text? Ultra Fast Diffusers
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字節跳動發佈新 dLLM Seed - 生成速度創下新紀錄 Seed Diffusion Preview 與目前主流 LLM 逐字生成的方式不同，dLLM 採用「去噪」過程從隨機文本中一次性生成完整段落，帶來革命性的速度提升。 Seed Diffusion 在程式碼生成任務上，速度高達每秒 2146 個詞元，比同等規模的自回歸模型快上數倍。dLLM 在需要全域規劃的任務（如程式碼編輯）上，展現出獨特的框架優勢。 然而開發團隊也承認，目前模型綜合性能仍處於早期階段，尚難以處理複雜的工作任務。 在此新興領域，字節跳動並非唯一探索者，Google 的 Gemini Diffusion 與新創公司開發的 Mercury Coder 也是知名的競爭者。dLLM 技術雖未成熟，但其在速度上展現的巨大潛力，預示著 AI 生成領域可能迎來新的技術典範。 | UNWIRE.HK
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