待验证50% 置信解决方案精确时间
构建最小可行扩散语言模型可采用离散mask扩散方式，参考MDLM或D3PM框架，前向过程通过转移矩阵以时间步相关概率将token替换为[MASK]
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/1
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证离散扩散语言模型主流方案包括：将token映射到连续嵌入空间进行扩散（如Diffusion-LM），或设计离散扩散过程用掩码模拟加噪（如D3PM、MDLM）77% 相似待验证离散空间扩散直接在token序列上定义扩散过程，引入[MASK] token，前向过程逐步将真实token替换为mask，反向过程学习预测被mask的原始token64% 相似待验证扩散模型可对整个序列并行去噪，而非像自回归模型那样逐字推进，理论上能提升生成吞吐量64% 相似待验证扩散模型推理速度较慢，通常需要数十步去噪迭代才能生成一张图像，这催生了DDIM、DPM-Solver等加速采样算法63% 相似待验证TensorRT-LLM等推理框架在首次运行时需要进行算子融合、精度校准和Kernel自动调优，对大模型可能额外耗时数分钟62% 相似
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