针对字节级语言模型自回归生成速度慢的问题，Byte Latent Transformer (BLT) 提出了新的训练与生成技术。其核心是最快的变体 BLT Diffusion (BLT-D)，它结合块级扩散目标与下一个字节预测损失，能在每个解码步骤并行生成多个字节，大幅减少前向传播次数。此外，受推测解码启发，研究提出了两种在速度与质量间权衡的扩展：BLT Self-speculation (BLT-S) 让局部解码器起草超出常规边界的字节后进行单次验证；BLT Diffusion+Verification (BLT-DV) 则在扩散生成后增加自回归验证步骤。这些方法在生成任务上的预估内存带宽成本可比原始 BLT 降低超过 50%，共同为字节级模型的实际应用扫清了关键障碍。