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Karpathy发布的内容：[https://xcancel.com/karpathy/status/1894923254864978091]（涵盖了关于图像/视频与文本方面变换器与扩散之间一些有趣的细微差别）。人工分析比较：[

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]。演示视频：[https://xcancel.com/InceptionAILabs/status/1894847919624462794]。聊天链接（目前无法使用，可能是过载了）[https://chat.inceptionlabs.ai/]。这里有趣的是，这个东西一次性生成所有标记，然后进行细化，而基于变换器的是一次生成一个标记。

讨论总结

该讨论围绕一个基于扩散的小型编码LLM展开。这个模型在令牌生成速度上比基于变压器的LLM快10倍。人们从多个方面对其进行讨论，包括性能测试、与其他模型对比、效率如何、模型是否开源、在本地运行的硬件需求等。既有对模型积极尝试并认可的声音，也有对模型表示怀疑和提出问题的评论，整体讨论氛围积极且充满好奇探索的态度。

主要观点

  1. 👍 对在小编码任务中的表现给予肯定
    • 支持理由：在一些小的编码任务中输出正确且速度快。
    • 反对声音：未涉及。
  2. 🔥 对新LLM不共享权重和推理代码的疑惑
    • 正方观点：若方法好，应分享底层原理以便他人重现。
    • 反方观点：未涉及。
  3. 💡 认为这个基于扩散的编码LLM很令人兴奋
    • 支持理由：令牌生成速度快，可能对解决人工智能现存问题有帮助。
    • 反对声音：未涉及。
  4. 🤔 对模型在复杂编码任务中的表现未知
    • 支持理由：尚未在非常复杂的编码问题上进行测试。
    • 反对声音：未涉及。
  5. 😕 关注模型的准确性
    • 支持理由：速度快不代表准确性高，需要基准测试和评估内容。
    • 反对声音：未涉及。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’m going to guess the DeepSeek geniuses will be all over this and will release something with open source weights/inference code.”
    • 亮点：对开源工作进行猜测，反映对模型开源的期待。
  2. “🤔 I wonder if this also help with hallucination or reducing noise?”
    • 亮点：对新技术在解决人工智能现存问题方面的期待。
  3. “👀 Here’s my take: llada does not seem to be efficient in its current format. Requires very high NFEs and a bunch of complicated masking strategies. But this work is also too good to be true. It’s 10 times faster at the cost of what. At least put a technical report out there.”
    • 亮点：对新模型效率提出质疑，要求发布技术报告。
  4. “😎 I was wondering. If I understand correctly, unlike typical LLM that just generates output token - by - token and can just run, producing output of arbitrary length, diffusion models operate on latent noise of fixed dimensions.”
    • 亮点：指出扩散模型与典型LLM的运行差异。
  5. “😊 Okay this is cool. It never occurred to me to question why we have diffusion models for images but not text. Thanks for sharing!”
    • 亮点：表达对新出现的文本扩散模型相关内容的惊喜和感激。

情感分析

总体情感倾向是积极好奇的。主要分歧点在于对模型的性能（如准确性、代码质量）和工作方式（如扩散模型如何适应文本生成）的不同看法。可能的原因是大家从不同的使用场景和需求出发，以及对新技术的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：扩散模型如何在文本生成任务中更好地发挥作用，不同架构模型在本地运行的优化。
  • 潜在影响：如果这些基于扩散的模型发展良好，可能会改变现有的语言模型格局，影响人工智能在编码、文本处理等领域的应用方式。

详细内容：

标题：关于新型编码 LLM 的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于新型编码语言模型（LLM）的帖子引起了广泛关注。这个被称为“基于扩散的‘小型’编码 LLM”的模型声称在令牌生成速度上比基于变压器的 LLM 快 10 倍，达到了惊人的 1000 令牌/秒（在 H100 上）。该帖子获得了大量的点赞和众多评论。

主要的讨论方向包括：这个模型的性能到底如何，与其他模型相比的优势和不足，是否为开源，以及其在不同应用场景中的表现等。

讨论焦点与观点分析：

有人指出 llada 与这个新模型无关，这个新模型是一家初创公司的成果，且为闭源。有人在尝试后表示印象深刻，比如能够快速准确地生成各种小型编码任务的代码。但也有人发现其在处理某些复杂问题时表现不佳，甚至逻辑推理性能也有待提升。

有用户认为扩散模型在某些方面的表现优于现有的模型，例如在生成速度和纠正错误的能力上，但与某些先进模型如 Claude 3.7 相比，仍存在差距。

有人好奇这个模型的参数数量以及它的训练所需的计算量和成本。

还有用户探讨了扩散模型与变压器模型的关系，以及扩散模型在文本生成任务中的适应性和工作原理。

特别有见地的观点如，有人认为如果该模型能够在较小的硬件上运行，可能会解决硬件昂贵且难以获取的问题。

总之，关于这个新型编码 LLM 的讨论十分热烈，各方观点各异，展现了大家对新技术的关注和思考。但目前对于其性能和应用前景，仍需更多的测试和评估来得出准确结论。