標籤 文字生成

Stanford Hazy Research 提出 Next-Concept Modeling，把文字生成從逐詞元接龍改成逐層平行補細節，官方在單張 H100 上量到 LM1B 21 倍、OpenWebText 10 倍、XSum 摘要 31 倍牆鐘加速，訓練詞元省 4.9 倍；權重、資料與評測腳本已連同 MIT 程式碼一週內公開，規模與中文表現尚未驗證。