NVIDIA diffusion language model Nemotron TwoTower achieves 2.42x LLM inference throughput without a full retraining run, ...

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2017 年 Transformer 论文发表时，它的设计目标是机器翻译——Encoder 读源语言，Decoder 写目标语言。 七年后的 2024 年，几乎所有前沿 LLM（GPT-4o、Claude 4、DeepSeek-V3、LLaMA 3、Qwen 2.5）都是纯 Decoder 架构，共享一套高度收敛的「标准配方」：RMSNorm + RoPE + SwiGLU + 无 bias。