
冲击自回归,扩散模型正在改写下一代通用模型范式
冲击自回归,扩散模型正在改写下一代通用模型范式上个月 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!
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!
近年来,思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日,西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤,然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹,最大化模型最终答案的正确率。
年仅19岁少年,自称破解了谷歌最快的语言模型Gemini Diffusion,引爆社交平台。真相扑朔迷离,但有一点毫无疑问:谷歌I/O大会的「黑马」,比GPT快10倍的速度、媲美人类程序员的代码能力,正在掀起一场NLP范式大洗牌。
普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA(Multimodal Large Diffusion Language Models),作为首个系统性探索扩散架构的多模态基础模型,MMaDA 通过三项核心技术突破,成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。
谷歌又放新大招了,将图像生成常用的“扩散技术”引入语言模型,12秒能生成1万tokens。