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技術報告顯示,LLaDA2.2-flash在7個Agent基準測試中的平均得分達到53.83,與自回歸模型Ling-2.6-flash (55.74)僅相差1.91分;而其BF16平均解碼吞吐量達到後者的1.64倍。(jl/u)~
阿思達克財經新聞
網址: www.aastocks.com
螞蟻發布LLaDA2.2 首次讓擴散語言模型「邊行動邊糾錯」
2026/07/28 09:48
螞蟻正式發布LLaDA2.2,通過引入Levenshtein編輯與環境反饋強化學習,LLaDA2.2首次讓擴散語言模型在真實Agent場景中具備「邊行動邊糾錯」的能力。技術報告顯示,LLaDA2.2-flash在7個Agent基準測試中的平均得分達到53.83,與自回歸模型Ling-2.6-flash (55.74)僅相差1.91分;而其BF16平均解碼吞吐量達到後者的1.64倍。(jl/u)~
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