標籤 LOWN

KAIST 研究團隊的 LOWN 讓擴散式視覺語言模型在生成時自己判斷這一步要不要看圖：純文字預測與上次看圖結果一致就沿用，出現分歧才重讀。十項基準平均保留 LLaDA-V 99.6% 分數、解碼運算量降到 35.3%，實際生成時間平均少 57.4%；certificate 在演算法裡的意義、各基準差異與快取疊加的品質代價，是解讀這三組數字前要先對齊的量尺。