TY  - UNPB
TI  - Unlocking Lossless Speedups in LLMs via Discrete Diffusion
UR  - https://arxiv.org/abs/2609.04010
DA  - 2026-09-03
KW  - 推理效率
KW  - 扩散模型
KW  - 补看
KW  - 待阅读
N1  - Uno在自回归模型上训练轻量扩散参数，一次提出多个token，再由Ψ-Spec采样器验证接受。无损针对基础模型采样分布，不代表回答内容无错误。  入选理由：推理加速机制和公开实现值得复现，编辑重要度8.5/10。论文自报最高约3倍加速，实际效果取决于硬件、批量、上下文和采样配置；本期没有运行性能实验。  补看：论文9月3日提交，9月8日HF推荐。代码9月3日至4日已存在，9月8日只有README格式调整，不作为当天新发布。 项目：https://s-sahoo.com/uno/ 代码：https://github.com/ifm-ai/uno 本期资料：https://www.asteronline.cn/juju-radar/2026-09-09/ AI辅助整理。
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