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据报道，苹果公司与俄亥俄州立大学的研究团队联合发表论文，提出了一种名为“少步离散流匹配”（FS-DFM）的新型语言模型。该模型专注于提升长文本生成的效率，仅需8轮快速迭代，即可生成与传统模型上千轮迭代质量相当的文本，且速度比同类模型最多可提高128倍。

FS-DFM是扩散模型的变体，采用三步法实现高效生成。首先，模型经过训练可适应不同迭代次数；其次，引入“教师”模型引导，确保精准更新；最后，优化迭代机制，减少生成步骤。在性能评估中，FS-DFM与70亿参数的Dream模型和80亿参数的LLaDA模型对比，即使参数量仅为1.7亿至17亿，其在困惑度和熵两项关键数据上均表现优异，生成文本更准确且稳定。

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