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FastGuide：加速扩散语言模型的奖励引导解码
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AI 综述
2026 年 9 月 30 日，arXiv cs.CL 刊出工作 FastGuide，针对扩散大语言模型的奖励引导解码做加速。据该报道，FastGuide 采用并行解码与自回归解码的自适应混合策略，在三个奖励基准上相比顺序奖励引导解码最高快 4.4 倍，同时保持相近的生成质量。其做法是每个解码步骤只计算一次引导信号，并复用于多个 token；为降低开销，还借助 KV 缓存与注意力稀疏重算。此外，模型认为不自信的 token 会被推迟解掩，从而在速度与质量之间取得平衡。这是该事件目前的最新报道，未出现与此前报道数字或说法不一致的情况。
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最新进展9月30日 12:00
FastGuide 以并行与自回归自适应混合加速扩散语言模型奖励引导解码，最高快 4.4 倍且质量相近。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv cs.CLFastGuide：加速扩散大语言模型的奖励引导
FastGuide 用并行与自回归解码的自适应混合来加速扩散大语言模型的奖励引导，在三个奖励基准上比顺序奖励引导解码最高快 4.4 倍，并保持相近的生成质量。它按每个解码步骤计算一次引导并复用于多个 token，借助 KV 缓存与注意力稀疏重算降低开销，模型不自信的 token 会被推迟解掩。
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