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当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。

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语言是离散的，所以适合用自回归模型来生成；而图像是连续的，所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期，这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。

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ChatGPT 平地一声雷，打乱了很多人、很多行业的轨迹和节奏。这两年模型发布的数量更是数不胜数，其中文本大模型就占据了 AIGC 赛道的半壁江山。关注我的家人们永远都是抢占 AI 高地的冲锋者。

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当前的 AI 领域，可以说 Transformer 与扩散模型是最热门的模型架构。也因此，有不少研究团队都在尝试将这两种架构融合到一起，以两者之长探索新一代的模型范式，比如我们之前报道过的 LLaDA。不过，之前这些成果都还只是研究探索，并未真正实现大规模应用。