斯坦福與 Together AI 提出 NCM，文字生成最高提速 31 倍
斯坦福大學與 Together AI 提出 Next-Concept Modeling（NCM），借鑑 NeurIPS 2024 最佳論文 VAR 的下一尺度預測，讓模型先並行寫出概念大綱、再逐層填充細節，形成不同於自迴歸與擴散的第三種文字生成範式。單塊 H100 上，XSum 摘要在 ROUGE-L 相當的情況下速度約為強擴散基線的 31 倍，LM1B 無條件生成約 21 倍，OpenWebText 約 10 倍，訓練 token 用量分別少 4.9 倍和 4 倍。
把影像領域的下一尺度預測首次系統搬進文字生成，給出 10—31 倍加速、數獨解出率 86.1% 等實測數字，並公開論文與程式碼，對關注生成範式與推理效率的研究者和開發者有直接參考價值。
原標題：大模型下个范式：文本生成先写提纲，速度能快31倍
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