近期，扩散语言模型备受瞩目，提供了一种不同于自回归模型的文本生成解决方案。为使模型能够在生成过程中持续修正与优化中间结果，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队成功训练了具有「再掩码」能力的扩散语言模型（Remasking-enabled Diffusion Language Model, RemeDi 9B）。
扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
清华大学朱军教授团队，NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 ——Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在前向加噪过程（forward process）上进行优化
CBD 算法则是快手商业化算法团队在本月初公布的新方法，全名 Causal auto-Bidding method based on Diffusion completer-aligner，即基于扩散式补全器-对齐器的因果自动出价方法。
2022年10月，Comfyanonymous 偶然接触到 Stable Diffusion 并深深着迷。当时这并非因为什么“让 AI 更易用” 的宏大使命，而是出于对图像生成的纯粹热爱。他最初的尝试，仅仅是想生成一位耳廓狐形象的动画角色的图片。。出于对这个想法的执着，ComfyUI 由此诞生。
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。
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。
随着 Gemini-Diffusion，Seed-Diffusion 等扩散大语言模型（DLLM）的发布，这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是，当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制，对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
近年来，扩散模型（Diffusion Models）凭借出色的生成质量，迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像（如 Stable Diffusion），到高质量人脸合成、音频生成，再到三维形状建模，扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。
