冲击自回归，扩散模型正在改写下一代通用模型范式

机器之心报道 编辑：Panda 上个月 21 号，Google I/O 2025 开发者大会可说是吸睛无数，各种 AI 模型、技术、工具、服务、应用让人目不暇接。在这其中， Gemini Diffusion 绝对算是最让 人兴奋的进步之一。从名字看得出来，这是一个采用了扩散模型的 AI 模型，而这个模型却并非我们通常看到的扩散式视觉生成模型，而是一个地地道道的语言模 型！ Google DeepMind 表示，他们正在使用「扩散」技术来探索新的语言模型方向，从而为用户提供更强大的控制力、创造力和文本生成速度。 从演示效果看，Gemini Diffusion 也确实快 ——「生成速度是我们迄今为止最快模型的五倍，同时还具有相当的编程性能。」 那么，扩散模型为什么会这么快呢？这与其工作原理有关。简单来说，不像自回归语言模型那样直接预测下个文本 token，扩散语言模型（dLLM）是通过逐步细 化噪声的方式来学习生成输出。这意味着它们不仅可以快速迭代，还能在生成过程中进行纠错。这些特性有助于它们更好地应对编辑等任务，包括在数学和代码 环境中。 用户输入「 Explain what artificial intell ...