待验证50% 置信观点精确时间
NCM的并行层级预测减少了串行步数，因此在与扩散基线对比时显得更快；但并未涉及模型规模、训练成本、长文本连贯性等维度的完整评估。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/23
首次发现
有效期至：2027/1/21
来源
涉及实体
相关事实
待验证增加去噪步数带来的收益递减，更换解码策略的增益也相当有限，表明当前BD配置的性能瓶颈可能不在推理阶段的算力投入，而在于模型架构或训练目标本身。73% 相似待验证改进采样调度器（如DDIM、DPM-Solver）无需重新训练模型即可减少步数，但压缩倍率相对有限72% 相似待验证'放缓'缺乏可操作的定义，尚未就放缓何种指标（模型参数规模、训练算力投入或能力发布时间表）形成共识70% 相似待验证扩散模型训练更稳定、生成多样性更好，但推理速度慢（通常需要数百步采样），DDIM、一致性模型等加速方法正在缓解这一问题70% 相似待验证模型在非可验证领域的表现一直在稳步提升，但速度远慢于数学和代码69% 相似
引用此条事实
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