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这是 MiniMax-H3 的早期预览版 LoRA，支持在 4 步采样（而非约 20 步）内联合生成视频和同步音频，采样速度约提升 5 倍，并附带 ComfyUI 自定义节点和三个 bf16 检查点。
并行解码蒸馏（PDD）是一种基于轨迹的蒸馏方法，通过每次网络评估预测多个去噪步骤来加速图像与视频生成，在 LTX-2.3、Wan14B 和 Qwen-Image 等模型上仅需 4-8 次函数评估即可达到最优性能。
这条推文观察到，在更多玩家和算力的推动下，AI 模型发布的速度正在加快，迭代改进的累积效应将塑造未来几年。
提出DC-Leap，一种无训练框架，通过引入动态连续验证和草稿引导解码来加速扩散大语言模型，在保持生成质量的同时实现高达105倍的加速。
空间推测解码（SSD）通过使用小型辅助网络并行预测整行像素，加速了自回归图像模型，实现了高达13.28倍的加速，同时保持了基准性能。
DominoTree引入了一种无训练的最佳优先草稿树用于投机解码，利用Domino的条件（非分解）修正，在Qwen3模型上实现了高达6.6倍的自回归解码加速，并且在所有评估方法中取得了最高的平均接受长度。
本文提出了一种针对视频扩散模型的后训练加速框架，将动态结构稀疏化与少步蒸馏相结合，在保持生成质量的同时实现了显著加速。
DeLS-Spec通过在DFlash上添加轻量级局部头，将推测性解码中的长上下文和短上下文建模解耦，无需完全重新训练即可实现一致的加速。它仅需要对局部头进行标准的下一个词元预测训练，并在Qwen3基准测试中提高了接受长度。
本文介绍了截断跳跃采样（Truncated Jump Sampling, TJS），这是一种无需训练的方法，通过利用端点可解码性加速扩散模型和流匹配模型的生成，将神经函数评估次数减少20-70%，同时在多个模型上保持接近匹配的质量。
OTCache是一个无需训练的框架，利用最优传输预测扩散模型的缓存调度，在FLUX.1、Qwen-Image和HunyuanVideo上实现了高达4.7倍的加速，同时提高了生成保真度。
BlockPilot 提出了一种实例自适应策略，用于预测基于扩散的投机解码的最优块大小，从而以最小的开销实现显著的加速。
一条推文，重点介绍了四个开源库（Unsloth、LLaMA Factory、DeepSpeed、Axolotl），这些库通过内存和速度优化加速大型语言模型的微调。
ResilPhase是一个免训练的扩散模型加速框架，将加速推理重述为ODE空间中的稳定宏轨迹外推，通过无导数重心拉格朗日外推和有界相位映射，在高加速比下实现最先进的保真度。
Enze Xie 宣布推出 Sol Video Inference Engine，这是一个基于智能体的原生、无需训练的全栈加速器，用于视频扩散，能够自动调整缓存、稀疏注意力、令牌剪枝、量化和内核融合，在像 64B Cosmos3-Super 和 22B LTX-2.3 这样的大模型上实现了 >2 倍的端到端加速。
Elad Gil 谈到AI进展的加速步伐，并链接到一篇关于查尔斯·斯特罗斯科幻小说《Accelerando》的评论，该小说探讨了奇点主题。
本文提出了eCNNTO，一种带有残差连接的卷积神经网络，通过从早期迭代历史中预测接近最优的密度来加速基于密度的拓扑优化，实现了最多97%的迭代次数减少，并在不同边界条件、几何形状和网格分辨率下展现出强大的泛化能力。
AdaPLD是一种无需训练的方法，通过自适应检索结合词汇与语义相似度，并构建分支复用假设来处理续写不确定性，从而提升无模型推测解码的效率，最高可实现3.10倍解码加速。
TAPS提出了一种面向扩散草稿推测解码的目标感知前缀树选择方法，通过改善接受-成本权衡，相较于先前方法实现了高达7.9倍的无损端到端加速。