在大语言模型（LLM）落地应用中，推理速度始终是制约效率的核心瓶颈。传统自回归（AR）解码虽能保证生成质量，却需逐 token 串行计算，速度极为缓慢；扩散型 LLM（dLLMs）虽支持并行解码，却面临训练成本高昂、质量下降及 KV 缓存兼容问题；投机解码（Speculative Decoding）则需额外引入草稿模型，系统复杂度大增。

在几乎任何物品到达你家门口之前，它都会在托盘上跨过全球供应链。仅在美国，就有超过 20 亿个托盘在流通，每年有价值 4000 亿美元的货物经过这些托盘出口。 然而，将箱子装载到托盘上是一项几十年都未曾改变的枯燥工作，沉重的货物和重复的工作使工人 ...

来自加州大学圣地亚哥分校和上海交通大学的几位研究者发表了他们关于「一致性大语言模型」的研究成果（Consistency LLM），使用Jacobi解码算法实现并行化并使用「一致性损失函数」，将文字生成速度提升了2.4-3.4倍。 DeepMind新发布的AlphaFold 3是科技圈今天的绝对 ...