免训练加速61倍！陈怡然团队新作DPad：仅关注「彩票token」

杜克大学团队提出DPad新策略，揭示扩散大语言模型（dLLM）可通过仅关注少量关键token实现推理加速与精度提升。该方法无需训练，利用滑动窗口与距离衰减丢弃机制，在推理前主动过滤冗余信息。实验表明，DPad在LLaDA-1.5上实现61.39倍加速，在Dream-Base上达97.32倍加速，同时将GSM8K任务的严格匹配准确率从37.38%提升至63.84%，证明其在降低计算成本的同时增强了模型对格式与指令的理解能力。
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