# Seed Diffusion：支持高速推理的大规模扩散语言模型

- 来源：字节 Seed：Research Papers（网页内嵌数据）
- 作者：Yuxuan Song, Zheng Zhang, Cheng Luo, Pengyang Gao, Fan Xia, Hao Luo, Zheng Li, Yuehang Yang, Hongli Yu, Xingwei Qu, Yuwei Fu, Jing Su, Ge Zhang, Wenhao Huang, Mingxuan Wang, Lin Yan, Xiaoying Jia, Jingjing Liu, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Yonghui Wu, Hao Zhou
- 发布时间：2025-08-04 00:00
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmobi7xq0085bsl1y4vohn42l
- 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2508.02193

## AI 摘要

字节跳动Seed团队发布扩散语言模型Seed Diffusion，采用非自回归的扩散架构替代传统GPT类模型，通过去噪扩散机制并行生成文本，突破逐token解码的速度瓶颈。该模型在保持大规模参数能力的同时显著提升推理效率，在文本生成任务中实现生成质量与计算速度的平衡，为大规模语言模型提供了自回归范式之外的高性能替代方案。

## 正文

该来源未收录可展示正文，站内仅提供摘要。