Volodymyr Kuleshov 等发布离散扩散语言模型综述论文
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Volodymyr Kuleshov 等发布离散扩散语言模型综述论文
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AI 综述
Volodymyr Kuleshov 等在 arXiv 发布一篇综述论文（arXiv:2610.33391），系统介绍离散扩散语言模型的构建方法。 与自回归 LLM 逐 token 从左到右生成不同，离散扩散模型从带噪或掩码序列出发并行生成、多步去噪，据文章称可达每秒数千 token 的推理速度，并支持错误纠正与可控生成。 综述覆盖基础原理、核心算法与架构组件，以及生物序列建模和自然语言应用；文章称过去两年该方向已扩展至数十亿参数规模，并出现开源权重和商业发布。
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最新进展10月27日 12:00
如何构建现代扩散语言模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AI如何构建现代扩散语言模型
一篇 arXiv 综述系统介绍离散扩散语言模型的构建方法：与自回归 LLM 逐 token 从左到右生成不同，离散扩散模型从带噪或掩码序列出发并行生成、多步去噪，可达每秒数千 token 的推理速度，并支持错误纠正与可控生成。文章覆盖其基础原理、核心算法与架构组件，以及在生物序列建模和自然语言中的应用——过去两年该方向已扩展至数十亿参数规模，并出现开源权重和商业发布。
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