#离散扩散模型

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深入解析扩散语言模型（Diffusion Language Model）的工作原理，对比自回归模型的优势与挑战，涵盖连续扩散、离散扩散、训练推理流程及开发者实践路径。

深度解析谷歌DeepMind发布的DiffusionGemma扩散语言模型，揭示其如何通过并行去噪机制实现每秒1500 token的生成速度，比自回归模型快5倍，同时保持质量不降。涵盖训练路线、自适应停步机制及开源应用。

深入解析谷歌DiffusionGemma技术报告，探讨扩散语言模型如何突破自回归生成的局限，实现并行解码、全局规划与可控文本生成，以及其对AI文本生成领域的深远影响。

DiffusionBlocks将神经网络拆分为独立块逐块训练，将训练内存需求从与网络深度线性相关降低为仅与单块大小相关。该方法在ViT、DiT、自回归Transformer等五种架构上验证有效，性能媲美端到端训练。

谷歌发布开源扩散式语言模型DiffusionGemma，将扩散模型思路引入文本生成，实现最高4倍速度提升与实时自我纠错能力。本文详解其核心技术原理、与传统自回归模型的差异及行业影响。

Google发布开源扩散式语言模型DiffusionGemma，采用Apache 2.0许可，26B参数MoE架构实测超500 tokens/s。了解扩散式文本生成原理、性能表现及与自回归模型的速度对比。