扩散语言模型总是均匀发力，华为诺亚教它「抓重点」
扩散语言模型总是均匀发力，华为诺亚教它「抓重点」这两年，扩散语言模型（Diffusion LLM）一直是个很有讨论度的方向。
来自主题: AI技术研报
5772 点击 2026-03-23 09:51
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这两年，扩散语言模型（Diffusion LLM）一直是个很有讨论度的方向。
本文是北京大学彭宇新教授团队在文本生成视频领域的最新研究成果，相关论文已被 CVPR 2026 接收。
近年来，大规模视频扩散模型在视频生成领域取得了显著进展。然而，采样效率低下仍然是这类模型的核心瓶颈。
扩散模型终于学会“看题下菜碟”了！
用强化学习微调扩散模型，还有更好的办法吗？
在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
自扩散模型提出以来，它不仅在图像、视频和音频生成方面取得了优异效果，也正逐渐成为解决图像复原、超分辨率、去模糊等逆问题的重要工具。
中国人民大学团队在论文DLLM-Searcher中，第一次让扩散大语言模型（dLLM）学会了这种“一心二用”的本事。目前主流的搜索Agent，不管是Search-R1还是R1Searcher，用的都是ReAct框架。这个框架的执行流程是严格串行的：
香港科技大学 & 北航 & 商汤等提出了一个专门面向视频生成扩散模型的 QAT 范式 ——QVGen，在 3-bit / 4-bit 都能把质量拉回来，并且让 4-bit 首次接近全精度表现成为现实。该论文现已被 ICLR 高分接收：rebuttal 前 88666（top 1.4%），rebuttal 后 88886 （top 0.5%）。