Mercury Coder 是由 Inception Labs 开发的一款基于扩散技术的大型语言模型（dLLM），专为高效编程和文本生成设计。以下是关于 Mercury Coder 的详细介绍：
1. 技术特点
Mercury Coder 采用了扩散模型生成方法，与传统的自回归模型（如 ChatGPT）不同，它能够同时生成完整的响应，而不是逐字生成。这种方法通过逐步“去噪”从遮蔽状态优化成连贯的文本，显著提高了生成速度和效率。
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扩散模型：与图像生成模型（如 Stable Diffusion）类似，Mercury Coder 使用遮蔽 token 作为噪声的等效物，通过逐步去噪生成文本。这种方法允许模型并行处理所有 token，从而大幅提升生成速度。
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高效推理：在英伟达 H100 GPU 上，Mercury Coder 的生成速度超过每秒 1,000 个 token，比传统的自回归模型（如 GPT-4o Mini）快约 19 倍。
2. 性能表现
Mercury Coder 在编程任务中表现出色，尤其在代码生成和补全方面：
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HumanEval 基准测试：Mercury Coder Mini 在 HumanEval 上得分为 88.0%，在 MBPP 上得分为 77.1%，与 GPT-4o Mini 相当，但速度更快。
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多语言支持：Mercury Coder 不仅支持主流编程语言，还能处理多种编程任务，包括代码补全、代码解释和代码修改。
3. 应用场景
Mercury Coder 的高效性和并行处理能力使其适用于多种场景：
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代码补全工具：即时响应能力可显著提升开发者生产力。
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会话 AI 应用：在需要快速响应的对话场景中表现出色。
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资源受限环境：如移动设备和边缘计算场景，Mercury Coder 的高效性使其成为理想选择。
4. 商业化和开放试用
Inception Labs 已上线 Mercury Coder，并提供公开试用。企业用户可以通过 API 或内部部署的方式使用该模型，满足定制化需求。
5. 未来展望
Mercury Coder 的推出标志着扩散模型在文本生成领域的突破。尽管目前其性能与 GPT-4o 等顶级模型相比仍有差距，但其速度和效率优势为 AI 文本生成开辟了新的方向。
总结来说
Mercury Coder 是一款基于扩散技术的高效编程语言模型，具有显著的生成速度和性能优势，适用于多种编程和文本生成场景。扩散语言模型将为LLM解锁一系列新能力：
1. 强化智能体——dLLMs的快速响应和高效特性，使其成为需要复杂规划和长序列生成的智能体应用的理想选择
2. 进阶推理能力——dLLMs可利用错误校正机制修复模型幻觉并优化答案，且推理过程仅需秒级时间，显著优于当前需要数分钟推理的自回归模型
3. 可控内容生成——dLLMs支持输出编辑和乱序token生成，用户可实现文本插值、确保输出符合安全目标，或生成严格遵循用户指定格式的内容
4. 边缘计算应用——凭借其高效特性，dLLMs在手机、笔记本电脑等资源受限的边缘计算场景中表现卓越
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