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陈怡然团队最新提出的DPad策略在扩散大语言模型的推理加速方面取得突破性进展。该方法通过精准识别关键的“cai票token”，仅需关注少量核心元素，即可实现推理速度提升61至97倍。DPad无需额外训练，具备零成本部署优势，能高效筛选重要信息，在显著提升计算效率的同时保持模型准确性。此外，该策略还增强了模型对输出格式的理解与遵从能力，进一步优化了整体推理性能。

近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展，但其推理效率问题仍是一大挑战。针对这一问题，杜克大学陈怡然教授团队提出了一种创新的扩散技术——DPad，成功实现了在无需额外训练的前提下，将LLM的推理速度提升高达61倍。该技术的核心在于利用了语言模型中一种类似“草稿纸机制”的全局规划能力，通过识别并优化其中的冗余性，显著提升了模型效率。这一突破不仅为LLM的实用化提供了新思路，也为未来模型优化开辟了新的研究方向。