华为发布业界首个扩散语言模型Agent，部分场景提速8倍！

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型通往现实世界的"最后三公里"， Agent 已然成为最具代表性的入场券。 但当下的共识发生了微妙的变化： https://noah-dllm.github.io/ 核心结论一览 在完全相同的Agent工作流、训练数据和交互预算下，研究发现： 衡量一个Agent够不够强，早已不再看它能不能"答对问题"，而是看它在面对多轮推理、工具调用及复杂协作时，能否用 最短的路径、最少的 交互预算，稳定地搞定任务 。 在这一背景下，一个长期被行业忽视的底层命题浮出水面： 当Agent的框架、工具、数据和训练方式都保持一致时，仅仅改变语言模型的生成范式（Autoregressive vs Diffusion），是否会系统 性地改变Agent的规划与行为模式？ 近日，来自 华为诺亚方舟实验室、华为先进计算与存储实验室、UCL、南洋理工大学、清华大学和北京大学 的研究团队， 在最新工作 《DLLM Agent: See Farther, Run Faster》中，对这一问题给出了迄今为止最"对照实验式"的回答。 他们发现，仅仅是把"底座"换成了扩散式大模型（DLLM），A ...