扩散模型颠覆代码生成,Mercury语言模型速度提升10倍,并行纠错技术突破自回归限制

2025-09-28 17:31:56 8490次浏览

  

谁说扩散模型只能用于生成图像和视频?如今这项技术已经能够高质量地编写代码,其速度甚至超越传统大模型!Inception Labs最新推出的商业级大语言模型Mercury,正是基于这一突破性技术。

Mercury创新性地采用"从噪声到结构化输出"的生成方式,打破了自回归模型"从左到右"逐词生成的限制。它能够一次性预测所有方向的token,不仅大幅提升生成速度,还解决了自回归模型"生成后难以调整"的痛点。扩散模型的独特优势在于,它能在生成过程中进行动态纠错,展现出更强的灵活性。

值得注意的是,Mercury虽然采用扩散技术,但仍保留了Transformer架构。这一设计使其能够直接复用近年来为大语言模型开发的高效训练和推理优化技术,包括低阶算子优化、超参数调优工具等。实测数据显示,在处理相同 编程任务时,Mercury的代码生成速度最高可达传统工具的10倍,显著缩短开发周期。在H100 GPU上,其吞吐量达到惊人的1109 tokens/秒。

Mercury的核心创新在于其"扩散式生成"流程:训练阶段通过逐步添加噪声将真实文本转化为随机序列;推理阶段则逆向操作,通过Transformer模型迭代去噪,并行修改多个token,最终生成符合要求的文本。这一过程扩展了此前的离散扩散方法,通过优化数据处理和计算逻辑,实现了万亿级token的大规模训练。

在硬件利用方面,Mercury通过并行化文本生成、动态去噪调度、混合精度量化等技术, 将GPU性能发挥到极致。其中,动态去噪调度算法能根据任务复杂度自适应调整计算量,实现精度与效率的平衡;混合精度量化技术则使内存占用减少30%,同时通过残差补偿机制保持输出质量。

Mercury的另一大优势是其强大的错误纠正能力。得益于双向注意力机制和实时纠错模块,模型能够更好地理解上下文语境,动态修正输出内容。特别是针对代码生成任务,Mercury Coder系列产品不仅能自动修正逻辑漏洞,还支持函数级参数自动校正。此外,通过将多种编程语言的抽象语法树结构融入扩散过程,有效减少了语法错误的发生。

然而,Mercury的超快响应速度也带来了  新的挑战:当前的持续集成/交付(CI/CD)能力难以匹配其代码生成速度。有观点认为可以通过增加计算资源来解决,但对大多数企业来说,CI预算往往是固定的,这一问题仍需寻找更优解决方案。

Mercury的开发团队Inception Labs由来自斯坦福、UCLA和康奈尔大学的计算机教授创立。其中,Stefano Ermon教授是扩散模型的共同发明人,为这一技术奠定了理论基础。团队其他成员也均来自Google DeepMind、微软、Meta等顶尖科技公司 ,在AI领域具有丰富经验。目前,该团队已开放Mercury的在线体验平台,供开发者试用 这项突破性技术。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2506.17298
Mercury在线体验平台:https://chat.inceptionlabs.ai/
参考链接:https://news.ycombinator.com/item?id=44489690

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网络广告与其他付费推广方式

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选择🥌:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

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