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想象一下，你在一个陌生的房子里寻找合适的礼物盒包装泰迪熊，需要记住每个房间里的物品特征、位置关系，并根据反馈调整行动。
近日，NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM，以无需训练的即插即用加速方案，实现了推理速度的突破！通过创新的技术组合，在不依赖重新训练模型的前提下，该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据，解析其核心优势。
首个用于加速扩散式大语言模型（diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs）推理过程的免训练方法。
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
当前的 AI 领域，可以说 Transformer 与扩散模型是最热门的模型架构。也因此，有不少研究团队都在尝试将这两种架构融合到一起，以两者之长探索新一代的模型范式，比如我们之前报道过的 LLaDA。不过，之前这些成果都还只是研究探索，并未真正实现大规模应用。
该技术报告的主要作者 Lu Wang, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Shilin He, Pu Zhao, Si Qin 等均来自 Data, Knowledge, and Intelligence (DKI) 团队，为微软 TaskWeaver, WizardLLM, Windows GUI Agent UFO 的核心开发者。
Robin3D通过鲁棒指令数据生成引擎（RIG）生成的大规模数据进行训练，以提高模型在3D场景理解中的鲁棒性和泛化能力，在多个3D多模态学习基准测试中取得了优异的性能，超越了以往的方法，且无需针对特定任务的微调。