<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>语言模型 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 语言模型 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AURORA-LM：连续潜在扩散语言模型精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-05-aurora-lm-paper-reading/</link><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-05-aurora-lm-paper-reading/</guid><description>深度精读南京大学联合 HKUST 等校的 AURORA-LM：把文本生成从离散 token 推向连续潜在空间。它用 Query-based 编解码器构建高容量可解码潜在序列，用块因果扩散 Transformer 左到右生成块、块内并行去噪，靠噪声输入瓶颈、自轨迹一致性等创新，在 OpenWebText 和 XSum 上拿下所有连续/扩散语言模型最优，1B 参数版本超越更大的 Cola-DLM（1.8B），全程在昇腾 NPU 上完成。</description></item></channel></rss>