Neue Methode steigert Rechenleistung von Diffusions-LLMs
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gewinnen Diffusions‑Large Language Models (dLLMs) immer mehr an Bedeutung. Sie ergänzen die traditionellen autoregressiven Modelle und ermöglichen komplexe Rechenaufgaben, wobei Reinforcement Learning (RL) zunehmend zur Feinabstimmung eingesetzt wird.
