近年来，扩散大语言模型（Diffusion Large Language Models, dLLMs）正迅速崭露头角，成为文本生成领域的一股新势力。与传统自回归（Autoregressive, AR）模型从左到右逐字生成不同，dLLM 依托迭代去噪的生成机制，不仅能够一次性生成多个 token，还能在对话、推理、创作等任务中展现出独特的优势。
让我们先回想一下你手机里的那些 App。 它们要么是效率工具，要么是娱乐平台。 你用它们打卡、下单、刷视频，但你从没想过和它们“交个朋友”。
早在"AI Agent"这一术语出现之前，安娜·摩纳哥（Anna Monaco）就已经开始构建 AI Agent系统。在开发了众多聊天机器人后，她开始寻找更适合 AI Agent的其他交互界面，最终将目光锁定在了电子表格上。
真正的业务宝藏往往就埋藏在那些看似杂乱无章的文本数据之中，即非结构化文本，但问题是，如何高效、可靠地把这些宝藏精准地挖出来，一直是个令人头疼的难题，今天我们就来聊聊最近GitHub12.3k star爆火的Google 开源项目LangExtract，它为这个问题提供了一个相当漂亮的答案。
从2022年的Stable Diffusion、Midjourney，到如今的即梦AI、Lovart，AI创意工具，已经重塑了创作的工作流： 创作者提供点子，自然语言作为交互界面，AI工具最后高效实现创意的生成。
27 块钱，六个小时通关，玩完这款蔡浩宇倾注心血的首款 AI 游戏，有没有被科技惊艳到先放一边，英语实力可是获得了大大的提升！
AI来了，一场悄无声息的「岗位绝种」来了。AI已深度渗透新闻采编、聚合与分发流程，从Perplexity豪赌345亿美元收购Chrome，到Particle打造全景式新闻摘要，AI正重构信息入口与用户体验。记者岗位面临「寂静灭绝」，57%的人认为会被取代。
AI能像科幻电影中的先知一样预测未来吗？一个名为「Prophet Arena」的全新基准测试，正通过预测真实世界事件来评估AI的「预言」能力。
大家好，我是 AI牛马！ 作为一个常年和代码打交道的技术博主，最头疼的就是接到“把这个老项目重构成 React”的需求。手动扒页面、抠样式、改交互……动不动就耗上几天。直到在 GitHub 发现 Open Lovable 这个神器，我才知道：原来克隆网站，AI 真的能比人快 10 倍！
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
