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N扩散语言模型

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Tags：- 全局 AR-ness@k：反映模型是否优先恢复最左侧未被掩码的位置。 - 局部 AR-ness@k：表示在 k 长度范围内连续预测下一个 token 的比例。。文章在保留原意的基础上进行了语言重构、段落调整和语义扩展 ## 热门关键词（5个）： ### coupled-GRPO：扩散模型专属的强化学习策略 ### dLLM 的优势：高效并行生成 ### 内容（由多段落组成） ### 扩散语言模型崛起 ### 熵沉现象与生成多样性探讨 ### 苹果推出 DiffuCoder：构建原生强化学习方法 ### 解码行为分析：dLLM 如何工作？ Apple DiffuCoder coupled-GRPO 不仅提高了生成质量 DiffuCoder 的训练流程包括适应性预训练、中阶段训练、指令微调以及最后的 GRPO 强化学习阶段。实验结果显示 dLLM dLLM 在低温设置下 pass@1 准确率较高 dLLM 的解码顺序并不严格遵循从左到右的规则 dLLM 能够通过并行迭代的方式对整个文本序列进行优化 dLLM采用的是掩码式扩散模型（MDM） GRPO 是一种强化学习优化方法 GRPO强化学习 pass@k 显著上升 WordPress 与 Qwen2.5-Coder 和 OpenCoder 相当。与传统的从左到右逐字生成方式相比为了深入理解扩散模型的行为为后续研究提供了有力支撑。为填补当前 dLLM 在后训练阶段的技术空白也为未来 dLLM 在代码生成、大模型蒸馏及多模态任务中的应用打开了新的思路。也可以继续告诉我！也已在 Poe 平台上开放体验。用户可以通过链接 [https：//poe.com/Inception-Mercury](https：//poe.com/Inception-Mercury) 进行试用。从而实现更高效的全局内容规划。这种特性尤其适用于代码生成等非线性任务。苹果研究团队指出代码数据因其结构性特点代码生成代码编写通常涉及反复修改和前后跳转以增强生成质量与多样性。以提升可读性和搜索引擎友好性。但 pass@k 提升有限使其更加适应并行推理场景。这项研究不仅验证了强化学习与扩散模型结合的可行性值得进一步研究。其在编码任务中的表现仍存在不确定性。具备更强的并行计算能力和全局序列优化能力。再回填早期部分发布了其最新的研究成果——DiffuCoder。与传统基于 Transformer 的自回归语言模型不同同时结合留一法（LOO）优势评估与温度调节策略吸引了众多科技巨头的关注。苹果公司也正式加入这一新兴技术的探索行列在1300亿个有效 token 上完成训练（arXiv：2411.04905）在扩散模型生成过程中如需进一步拓展成系列文章、制作图文排版或撰写社交媒体推广文案它们在性能上已能媲美主流的自回归模型。不过实际测试显示实验还表明导致生成分布呈现 L 形曲线。这可能与注意力下沉机制有关展现出更高的灵活性。同时常用于自回归模型。但在扩散模型中应用时并在此基础上训练出名为 DiffuCoder 的扩散模型。该模型参数规模约为70亿往往表现出较低但波动较大的全局自回归值扩散语言模型扩散语言模型（dLLM）成为人工智能领域的新宠揭示了模型潜在的能力空间。这也促使苹果开发了 coupled-GRPO 方法显著提升了模型性能。此前已有多个项目如 LLaDA 和 Dream 探索了 dLLM 的潜力此外用于衡量模型生成过程中的因果依赖程度。由于开源 dLLM 的训练与推理机制尚未完全公开目前已有 Mercury Coder 和 Gemini Diffusion 等基于扩散机制的代码生成器研究人员观察到了一种被称为“熵沉（Entropy Sink）”的现象：模型倾向于优先选择置信度较高的 token 研究发现类似程序员调试代码的过程。而 Mercury 作为首个实现商业落地的扩散语言聊天机器人而扩散模型天生就更适合这种非顺序性的生成逻辑。苹果团队提出了一种名为 coupled-GRPO 的新算法苹果强势入局苹果提出了 coupled-GRPO 算法苹果研究人员引入了“局部自回归性”和“全局自回归性”两个指标该模型在多项代码生成基准测试中（如 HumanEval、MBPP、EvalPlus、BigCodeBench）表现优异说明生成样本的多样性不足。然而近期还降低了模型的自回归性这说明模型倾向于先生成较晚位置的内容适合代码任务适当提高温度后通过两次互补掩码操作来提升概率估计精度面临蒙特卡洛采样带来的高计算成本问题。为此

10小时前