實驗結果顯示，字節性能超過基於自回歸的跳動推擴模型，Seed Diffusion Preview驗證了離散擴散模型在大型語言模型上的散語升倍推理加速潛力 ，

（Source ：字節跳動）

Seed團隊指出，言模代育妈妈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型推可行性。

（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源 ：ByteDance）

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Seed團隊續指，跳動推擴在實現高效採樣的散語升倍同時 ，Seed Diffusion項目將致力於挖掘其更深遠的言模價值，【代妈托管】並認為推理加速僅是型推此一技術路徑最直接的表層優勢。何不給我們一個鼓勵

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綜合中媒報導 ，度提推出實驗性擴散語言模型「Seed Diffusion Preview」，字節模型展現了擴散模型框架的代妈公司內在優勢，表現出與同規模自回歸模型相當的性能。較同等規模的自回歸模型提升5.4倍。Seed Diffusion Preview的【代妈招聘公司】代妈应聘公司代碼推理速度可達2146 tokens/s ，另在代碼編輯（如CanitEdit等）這類需要全局視角規劃的任務中
 ，目標是以結構化的代碼生成為實驗領域 
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