康奈尔与亚马逊研究：扩散LM算力差距实为3-8倍

2026年10月16日，AGI Hunt 报道，康奈尔与亚马逊的研究团队发布论文 arXiv:2610.17590，重估扩散语言模型与自回归模型之间的预训练算力差距，结论为3-8倍。报道称这一结果推翻了关于16倍算力差距的迷思。早先行业共识称两种模型的预训练算力差距为16倍，后续报道称新论文给出的数字为3-8倍，两者在具体倍率上明显不一致。目前报道仅提及论文编号、研究团队所属机构与核心结论，论文的方法细节、实验设置及该结论对行业的影响尚未披露。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。