我们联合科研团队投出的四篇论文全部被国际机器学习顶级会议 ICML 2026（Seoul, Korea）正式接收，研究方向覆盖高效语言生成、扩散大模型推理与多模态生成。
论文列表
- Jacobi Forcing — Fast and Accurate Causal Parallel Decoding using Jacobi Forcing，自回归大模型并行解码的新一代算法
- d3LLM — Diffusion LLMs Can Do Faster-Than-AR Inference via Discrete Diffusion Forcing，让扩散语言模型推理速度首次反超自回归
- LightningRL — Breaking the Accuracy–Parallelism Trade-off of Block-wise dLLMs via Reinforcement Learning，用强化学习突破块状扩散语言模型的精度-并行权衡
- Think-Then-Generate — Reasoning-Aware Text-to-Image Diffusion with LLM Encoders，把 LLM 推理能力注入文生图扩散模型
这些工作将逐步落地到 Triverse AI 的图片生成与边缘推理产品线中，进一步压缩端侧推理延迟，提升多模态生成的可控性。