传统扩散模型在语言任务上的局限性，促使研究社区转向一种”离散 Diffusion”，也就是从初态（全 [MASK] 或者词表中均匀随机）出发，每步以一个小概率替换部分词元 … 连续扩散在 LM1B 和 OWT 的 PPL/Gen. PPL 上整体匹敌离散扩散，并取得扩散模型中最强的零样本迁移表现 … LangFlow 完整保留了扩散模型的核心特性，不仅为连续 DLM 的后续扩展提供了坚实的基线，更为构建下一代低延迟、高可控、多模态共生的 AI 基础设施确立了重要的底层路线。
传统扩散模型在语言任务上的局限性，促使研究社区转向一种”离散 Diffusion”，也就是从初态（全 [MASK] 或者词表中均匀随机）出发，每步以一个小概率替换部分词元 … 连续扩散在 LM1B 和 OWT 的 PPL/Gen. PPL 上整体匹敌离散扩散，并取得扩散模型中最强的零样本迁移表现 … LangFlow 完整保留了扩散模型的核心特性，不仅为连续 DLM 的后续扩展提供了坚实的基线，更为构建下一代低延迟、高可控、多模态共生的 AI 基础设施确立了重要的底层路线。