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离散扩散语言模型构建综述
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AI 综述
2026年10月27日，arXiv 刊出一篇综述，系统梳理现代离散扩散语言模型的构建方法。综述涵盖该方向的基础理论、核心算法与架构模块，以及在生物序列和自然语言中的应用。报道指出，离散扩散通过并行生成 token 并迭代去噪，可实现每秒数千 token 的生成速度，同时提供推理时算力扩展与可控生成能力。过去两年，该方向已扩展至数十亿参数规模，并出现开放权重与商业发布。
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最新进展10月27日 12:00
arXiv 新综述系统梳理离散扩散语言模型的构建方法、架构模块与应用。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：离散扩散 LLM 综述
arXiv 综述系统梳理现代离散扩散语言模型的构建方法，涵盖基础、核心算法与架构模块，以及在生物序列和自然语言中的应用。离散扩散通过并行生成 token、迭代去噪，可实现每秒数千 token 的生成速度，并提供推理时算力扩展和可控生成能力。过去两年，该方向已扩展至数十亿参数，并出现开放权重与商业发布。
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