inclusionAI/dInfer
inclusionAI团队发布了dInfer,一个专为扩散语言模型设计的高效推理框架。该框架旨在解决扩散模型在文本生成领域推理速度慢、资源消耗大的核心挑战。dInfer通过一系列底层优化技术,显著提升了推理效率,能够更快地生成文本,同时降低计算成本,为扩散模型在更广泛的实际应用场景中部署提供了关键技术支持。

2026-11-05 — 2026-11-05
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inclusionAI团队发布了dInfer,一个专为扩散语言模型设计的高效推理框架。该框架旨在解决扩散模型在文本生成领域推理速度慢、资源消耗大的核心挑战。dInfer通过一系列底层优化技术,显著提升了推理效率,能够更快地生成文本,同时降低计算成本,为扩散模型在更广泛的实际应用场景中部署提供了关键技术支持。
inclusionAI团队推出了MingTok-Audio,这是首个能有效融合语义与声学特征的统一连续语音分词器,适用于语音理解与生成任务。该模型基于纯因果Transformer架构,去除了卷积层以提升效率,并采用VAE进行连续特征建模以实现高质量音频重建。在语音重建性能上,其帧率为50,在SEED-ZH和SEED-EN测试集上的PESQ分别达到4.21和4.04,SIM为0.96,STOI为0.98,显著优于对比模型。在下游ASR任务中,其在多个方言数据集上取得了更低的错误率,例如在Hunan Minnan数据集上WER低至9.80%。
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