里程碑时刻！100B扩散语言模型跑出892 Tokens /秒，AI的另一条路走通了
里程碑时刻！100B扩散语言模型跑出892 Tokens /秒，AI的另一条路走通了扩散语言模型（dLLM），这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向，如今终于迎来了质变。
来自主题: AI技术研报
8398 点击 2026-02-11 15:26
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扩散语言模型（dLLM），这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向，如今终于迎来了质变。
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在十九世纪的暹罗王国曾诞生过这样一对连体兄弟：他们分别拥有完整的四肢和独立的大脑，但他们六十余年的人生被腰部相连着的一段不到十厘米的组织带永远绑定在了一起。他们的连体曾带来无尽的束缚，直到他们离开暹罗，走上马戏团的舞台。十年间，两兄弟以近乎合二为一的默契巡演欧美，获得巨大成功。
在当今的大模型后训练（Post-training）阶段，DPO（直接偏好优化） 凭借其无需训练独立 Reward Model 的优雅设计和高效性，成功取代 PPO 成为业界的 「版本之子」，被广泛应用于 Llama-3、Mistral 等顶流开源模型的对齐中。
本⽂的主要作者来⾃上海交通⼤学和上海⼈⼯智能实验室，核⼼贡献者包括任麒冰、郑志杰、郭嘉轩，指导⽼师为⻢利庄⽼师和邵婧⽼师，研究⽅向为安全可控⼤模型和智能体。 最近，Moltbook 的爆⽕与随后的迅速
谁能想到啊，在自回归模型（Autoregressive，AR）当道的现在，一个非主流架构的模型突然杀了回马枪——被长期视为学术玩具的扩散语言模型，直接在复杂编程任务中飙出了892 tokens/秒的速度！
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2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。
当物体在滚动、滑动、被撞飞，机器人还在执行几百毫秒前的动作预测。对动态世界而言，这种延迟，往往意味着失败。