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近日，一支研究团队提出新型免训练加速框架Dynamic-dLLM，专为扩散大模型（Diffusion Large Language Models）设计。该框架无需任何模型微调或再训练，即可实现高达4.48倍的推理速度提升，同时严格保障输出精度无损，显著突破了传统加速方法在效率与质量间的权衡瓶颈。Dynamic-dLLM通过动态稀疏化与层级自适应计算调度，在保持模型原始结构完整性的同时，大幅降低推理延迟，为高实时性AI应用提供了高效可行的技术路径。