SGLang支持扩散LLM:LLaDA 2.0的Day-0实现research#llm📝 Blog|分析: 2026年1月6日 07:13•发布: 2026年1月5日 16:35•1分で読める•Zenn ML分析本文重点介绍了扩散LLM LLaDA 2.0快速集成到SGLang框架中。利用现有的分块预填充机制表明重点在于高效实现和利用现有基础设施。本文的价值在于展示了SGLang的适应性以及基于扩散的LLM更广泛采用的潜力。要点•SGLang现在支持Diffusion LLM。•LLaDA 2.0已在SGLang中实现。•集成利用现有的分块预填充机制。引用 / 来源查看原文"SGLangにDiffusion LLM(dLLM)フレームワークを実装"ZZenn ML2026年1月5日 16:35* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧機械学習エンジニアがSpectral Analysisで数学的推論の妥当性を検証し理解を深める方法较新Claude Codeの日本語問題を機にOpenCode + oh-my-opencodeを試してみた相关分析research保护人工智能!使用 LLM 实现更智能编码的“养生”方法2026年3月5日 12:45research生成式人工智能革新视频内容安全:修复新时代2026年3月5日 03:46research增强AI智能体:向量数据库 vs. 图RAG实现下一代记忆2026年3月5日 11:23来源: Zenn ML