待验证50% 置信事实精确时间
早期扩散语言模型工作（如MDLM、PLAID）主要在困惑度（Perplexity）指标上取得进展，但在开放式生成和复杂推理任务上仍有明显差距
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/23
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证扩散语言模型在复杂推理、指令遵循和思维链等方面面临结构性挑战，可控性弱于自回归模型75% 相似已验证大语言模型的涌现能力是指在参数规模突破某个阈值后突然展现出的复杂推理能力73% 相似待验证语言的语法结构越简单、惯用模式越统一，大模型在每一步预测中面临的困惑度越低，生成正确序列的概率越高73% 相似待验证Large language models need clear, actionable constraints to converge their output space, and vague feeling-based descriptions cause the model to wander randomly71% 相似待验证大语言模型的知识是通用性的，不了解具体项目上下文，面对已有系统时缺乏项目特定上下文会导致输出退化为有根据的猜测71% 相似
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