上海交大邓志杰讲解扩散语言模型如何兼顾生成速度与质量

上海交大副教授邓志杰在CNCC 2026以“扩散大语言模型方法及应用”为题，讲解如何把扩散语言模型的并行潜力转化为实际生成速度。内容从LLaDA、Dream的基础路线讲到D2F、MultiBD跨块并行，以及CForce、LightningRL后训练和Fast-dLLM、LoPA推理优化，并给出TPF、TPS与准确率等实测数据。演讲还介绍了这些方法在流式视频、语音修复、多模态与智能体中的应用探索。