AI Briefing#diffusion-language-models
#diffusion-language-models와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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DiffuSpace가 35B MoE 구조와 128K 컨텍스트를 갖춘 Clover-35B-A3B-Preview를 출시했다.
추가 추론 패스 없이 기존 모델 내부 상태로 유도 신호를 생성해 무조건 생성 성능을 SOTA 수준으로 끌어올렸다.
Diffusion 언어 모델은 병렬 생성이 가능하지만 긴 문맥과 배치 처리에서 한계를 보였다.
FuriosaAI가 LLM 추론·학습·서빙 효율화를 다룬 ICML 2026 논문 4편을 발표했다.
확산 언어 모델의 고정 길이 출력 한계를 극복하고 에이전트 성능을 높인 LLaDA2.2가 공개되었습니다.
Ant Group이 100B 파라미터 규모의 MoE 구조를 갖춘 대규모 확산 언어 모델 LLaDA2.0 시리즈를 공개했다.
inclusionAI가 128K 컨텍스트와 Levenshtein Editing을 지원하는 에이전트 지향 확산 언어 모델 LLaDA2.2-flash를 공개했다.
확산 기반 언어 모델(BD-LM)의 병렬 디코딩 성능을 높이기 위한 Multi-Block 방식의 MBD-LM을 제안한다.
버려지는 토큰의 정보를 재활용하는 RCD 기술을 통해 확산 언어 모델의 정확도와 추론 속도를 획기적으로 개선했다.
강화 학습을 통해 Diffusion LLM의 토큰 선택(Unmasking) 효율성을 극대화하는 새로운 정책 학습 방법을 제안한다.
확산 LLM이 AR 수준 품질과 병렬 생성 속도를 함께 달성했다.
I-DLM은 introspective consistency로 DLM의 품질과 속도를 동시에 끌어올린다.