扩散语言模型或取代自回归模型 现在那些大模型跟挤牙膏似的，一个字一个字往外蹦，看得人火大，凭什么非得从左到右写作文？ 用扩散语言模型直接泼墨成画！还能快10倍，还更接近人脑骚操作： 速度瓶颈：就算用4090显卡，撑死每秒百来个词，生成篇千字文得等一分钟，急得人想砸键盘。 容错为零：写错一个字？抱歉，只能硬着头皮往下编，错了也得跪着走完，最后生成一堆狗屁不通的废话。 扩散模型：全图喷绘，秒出草稿再精修 核心原理：像生成图片一样玩文字！先甩出一版全是噪声的初稿再像PS修图一样，同时把多个位置的词修顺溜。 Mercury Coder 在H100显卡上狂飙 每秒1109个词，比传统模型快18倍！生成千字文？3秒搞定，还没眨眼就完事了。 Fast-dLLM技术英伟达+MIT搞的更离谱，直接提速27.6倍，数学题GSM8K上76%准确率照样稳如狗。 容错逆天：第一版写烂了？没事！倒回去重改，像人说话时突然改口：“那个谁...不对，老王！” —— 模型也能边生成边纠错，大幅减少AI幻觉。 而且更像人脑？全局构思＞逐字背诵 人脑根本不是“背课文”：你想说“晚上吃火锅”，脑子里先蹦关键词 “饿”+“牛肉”+“辣”，张嘴才串成完整句子。扩散模型一模一样：先全局框定语义，再填细节词，不用死磕顺序。 当然扩散模型也有短板。 算力黑洞：并行生成一时爽，显卡直接火葬场。一次生成1024个词？显存炸给你看。 长度锁死：多数扩散模型只能生成固定长度文本（比如256个词），写长篇小说还得切块，不如自回归模型灵活。 复杂推理吃力：做数学题要一步步推导？扩散模型“一步到位”的暴脾气反而容易翻车，目前干不过GPT-4的思维链。 或许缝合怪才是版本答案！ Block Diffusion：分段杂交！把文章切成句子块，块内用扩散并行生成，块间用自回归串联，速度质量我全都要。 成本屠夫：扩散模型GPU利用率超高，同样预算推理成本砍到1/10，企业部署直接笑醒。 总之一句话扩散语言模型大有可为 #大语言模型##扩散模型#
