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LoopUno：52 分钟 LoRA 训练实现无损加速
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AI 综述
2026 年 10 月 26 日报道，UC Riverside 与 Georgia Tech 研究者发布 LoopUno，一种以循环 Transformer 做推理加速的方法。据该报道，LoopUno 冻结基座模型 Nanbeige4.2-3B，只额外加入一个带门控的 LoRA 模块，用于扩散式草稿生成；训练仅耗时 52 分钟，之后模型平均每步可产出 2.04 个 token。报道强调该方案为“无损”：加速后模型的输出分布与原模型完全一致。目前公开信息集中于这一组实验设置与指标，尚未见更多模型规模或任务上的验证结果。
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最新进展10月26日 18:12
新报道称 LoopUno 冻结 3B 基座、仅训门控 LoRA，52 分钟训练后每步产出 2.04 个 token 且无损。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- AGI HuntLoopUno：52 分钟 LoRA 训练让 3B 模型每步产出 2 个 token 且无损
UC Riverside 与 Georgia Tech 研究者发布 LoopUno，冻结基座 Nanbeige4.2-3B、只加一个 gated LoRA 做扩散式草稿，52 分钟训练后平均每步产出 2.04 个 token，且输出分布与原模型完全一致。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。