由阿里巴巴人工智能實驗室的李天一、陳明達、郭博偉和沈志強聯合撰寫的這項突破性研究，發(fā)表于2025年8月的arXiv預印本平臺。這篇名為《擴散語言模型綜述》的論文為我們揭開了一個可能改變整個AI對話系統(tǒng)格局的新技術。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2508.10875v1訪問完整論文。

想象一下，如果有一種全新的方式來生成文字，不再像傳統(tǒng)AI那樣一個詞一個詞地往下接，而是像畫家作畫一樣，先畫出整個畫面的輪廓，再逐步添加細節(jié)和色彩。這就是擴散語言模型的核心思想——一種可能徹底改變我們與AI交互方式的革命性技術。

傳統(tǒng)的語言AI，比如ChatGPT，就像一個非常有經驗的演講者，總是知道下一個詞應該說什么。這種方式叫做自回歸生成，就好比寫作文時必須從第一個字開始，逐字逐句地往下寫，前面寫的內容會影響后面的內容。這種方式雖然效果不錯，但有一個致命缺點：速度慢。因為每次只能生成一個詞，就像用單線程的打字機一樣，無論多么先進，終究受限于逐字生成的本質。

擴散語言模型則完全不同，它的工作方式更像是一個魔術師的表演。魔術師先在觀眾面前展示一張白紙，然后通過一系列神奇的操作，逐步讓文字在紙上顯現出來。具體來說，這個過程分為兩個階段：首先是"加噪過程"，就像把清晰的文字逐漸變模糊，直到完全看不清楚；然后是"去噪過程"，模型學會如何把模糊的內容逐步還原成清晰的文字。

這種方法的最大優(yōu)勢在于并行性。傳統(tǒng)模型必須等前一個詞生成完才能生成下一個詞，而擴散模型可以同時處理多個位置的詞匯，就像有多個畫筆同時在畫布上作畫。研究團隊發(fā)現，這種并行處理能夠帶來數倍的速度提升，同時還能更好地理解上下文關系。

阿里巴巴的研究團隊在論文中詳細分析了擴散語言模型的發(fā)展歷程。從2021年的D3PM模型開始，這個領域經歷了從連續(xù)空間到離散空間的演進。早期的模型如Diffusion-LM將文字轉換為連續(xù)的數字表示，然后在這個數字空間中進行擴散過程。這就像把文字先翻譯成音樂的音符，在音符空間中進行處理，最后再翻譯回文字。

后來的研究者發(fā)現，直接在文字空間中進行擴散處理效果更好。這就催生了離散擴散語言模型，比如DiffusionBERT和最近的LLaDA系列。這些模型不再需要復雜的空間轉換，而是直接對文字本身進行"噪聲添加"和"去噪"操作，就像在文章中隨機遮蓋一些詞匯，然后訓練模型去猜測這些被遮蓋的內容。

最令人興奮的是，最新的研究成果顯示擴散語言模型在性能上已經可以與傳統(tǒng)的自回歸模型相提并論。LLaDA-8B模型在多個標準測試中的表現接近甚至超過了同等規(guī)模的LLaMA3-8B模型。這意味著我們不再需要在速度和質量之間做出妥協——我們可能同時獲得兩者。

在訓練策略方面，擴散語言模型采用了一些獨特的方法。傳統(tǒng)的語言模型訓練就像教學生寫作文，給出前面的內容，讓學生續(xù)寫后面的部分。而擴散模型的訓練更像是玩填空游戲，隨機遮蓋文章中的一些詞匯，讓模型學會根據剩余的內容推斷被遮蓋的部分。這種訓練方式讓模型能夠更好地理解詞匯之間的雙向關系。

特別值得關注的是，研究團隊發(fā)現了一種叫做"從自回歸模型適應"的訓練策略。這就像讓一個習慣了逐字寫作的作家學會同時處理多個寫作任務。通過這種方法，研究者可以利用已經訓練好的大型語言模型作為起點，快速訓練出高質量的擴散語言模型，大大降低了訓練成本和時間。

在推理優(yōu)化方面，擴散語言模型展現出了獨特的優(yōu)勢。傳統(tǒng)模型的生成過程是不可逆的，一旦生成了某個詞，就無法回頭修改。而擴散模型的生成過程更像是一個不斷修正的過程，可以在生成過程中反復調整和優(yōu)化。這種特性使得擴散模型可以采用諸如"重新遮蓋"、"置信度篩選"等策略來提升生成質量。

研究還發(fā)現，擴散語言模型在多模態(tài)應用方面具有天然優(yōu)勢。由于文本和圖像都可以用相似的擴散過程來生成，因此可以更容易地構建統(tǒng)一的多模態(tài)模型。像MMaDA這樣的模型可以同時處理文本理解、文本生成和圖像生成任務，這在傳統(tǒng)的自回歸模型中是很難實現的。

當然，擴散語言模型也面臨著一些挑戰(zhàn)。最主要的問題是"并行生成詛咒"——當模型試圖同時生成多個詞匯時，這些詞匯之間的依賴關系可能得不到充分考慮，導致生成的文本缺乏連貫性。研究團隊發(fā)現，這個問題在減少生成步數時特別明顯，就像畫家想要用更少的筆觸完成作品，結果可能導致畫面不夠精細。

另一個挑戰(zhàn)是基礎設施支持。目前大部分的AI開發(fā)工具和部署平臺都是為自回歸模型設計的，擴散語言模型需要專門的優(yōu)化才能發(fā)揮最佳性能。這就像是為電動汽車配備充電樁一樣，需要整個生態(tài)系統(tǒng)的配套支持。

在實際應用方面，擴散語言模型已經在代碼生成、數學推理、文檔摘要等多個領域展現出了優(yōu)秀的性能。特別是在需要全局規(guī)劃和結構化輸出的任務中，擴散模型的并行生成能力顯得尤為重要。比如在代碼生成任務中，程序的不同部分往往存在復雜的依賴關系，傳統(tǒng)的逐行生成方式可能無法很好地處理這種全局約束，而擴散模型可以在生成過程中同時考慮整個程序的結構。

展望未來，擴散語言模型還有巨大的發(fā)展?jié)摿?。研究團隊指出了幾個重要的發(fā)展方向：首先是提高訓練效率，目前的擴散模型訓練相比傳統(tǒng)模型仍然存在一些效率問題；其次是改進長文本生成能力，現有的擴散模型在處理很長的文檔時還存在一些限制；最后是開發(fā)更好的推理算法，進一步縮小與傳統(tǒng)模型在生成質量上的差距。

商業(yè)化方面，一些公司已經開始將擴散語言模型投入實際應用。Mercury系列模型聲稱能夠達到每秒生成數千個詞匯的速度，這對于實時對話和大規(guī)模文本生成應用來說具有重要意義。Gemini Diffusion等模型也在多個基準測試中展現出了與GPT-4相當的性能。

說到底，擴散語言模型代表了自然語言處理領域的一個重要轉折點。它不僅僅是一個新的技術方案，更是一種全新的思維方式——從串行思考轉向并行思考，從單一路徑生成轉向多路徑優(yōu)化。雖然目前還存在一些技術挑戰(zhàn)，但其展現出的潛力已經足以讓整個AI界為之興奮。

歸根結底，這項研究告訴我們，AI技術的發(fā)展永遠充滿了意外和驚喜。當我們以為自回歸模型已經是語言生成的最優(yōu)解時，擴散模型的出現提醒我們還有其他的可能性。對于普通用戶來說，這意味著未來我們可能會體驗到更快速、更智能、更靈活的AI助手。而對于整個行業(yè)來說，這可能預示著一場新的技術革命正在悄然到來。想要了解更多技術細節(jié)的讀者，不妨訪問原論文arXiv:2508.10875v1，相信會有更深入的收獲。

Q&A

Q1：擴散語言模型和ChatGPT這樣的傳統(tǒng)語言模型有什么區(qū)別？

A：最大的區(qū)別在于生成方式。ChatGPT這樣的模型是逐詞生成，就像寫作文時必須從第一個字開始逐字寫下去。而擴散語言模型可以同時處理多個位置的詞匯，就像有多支筆同時在不同位置寫字，因此速度更快，還能更好地理解上下文關系。

Q2：擴散語言模型的性能如何？能替代現有的AI模型嗎？

A：最新的研究顯示擴散語言模型在性能上已經可以與傳統(tǒng)模型相提并論。比如LLaDA-8B在多個測試中的表現接近甚至超過了同等規(guī)模的LLaMA3-8B。雖然還存在一些技術挑戰(zhàn)，但其展現的潛力已經讓AI界非常興奮。

Q3：普通用戶什么時候能體驗到擴散語言模型技術？

A：目前已經有一些商業(yè)化產品開始應用這項技術，比如Mercury系列模型聲稱每秒能生成數千個詞匯。不過大規(guī)模普及還需要解決基礎設施支持等問題，預計在未來幾年內會逐步進入主流應用。