待验证50% 置信事实精确时间
离散数据的生成建模长期被GPT式自回归模型（从左到右逐词生成）和掩码扩散模型（任意顺序生成）两种范式主导。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证自回归模型（如 GPT 系列）基于“下一个 token 预测”的范式，逐词生成文本，推理过程是串行的，生成长文本时延迟会线性增长。76% 相似待验证因果语言模型是当前主流大模型（如GPT系列、LLaMA等）的基础架构，给定已有token序列自左向右逐步预测下一个token，每步只能看到左侧上下文75% 相似待验证离散扩散模型通过多步迭代、并行解析多个token来构建完整序列，与自回归模型的从左到右逐词生成不同74% 相似待验证扩散模型（如Stable Diffusion）通过逐步去噪还原图像，擅长细节纹理；自回归多模态模型（如GPT Image 2）在理解复杂文字指令和保持角色一致性方面更具优势73% 相似待验证扩散模型在连续像素空间中学习概率分布，而非在离散符号空间中建立语义映射，与GPT系列语言模型的Token化处理路径存在架构分歧72% 相似
引用此条事实
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