大型语言扩散模型：解锁AI技术的前沿奥秘
在人工智能（AI）的世界里，大型语言扩散模型（Large Language Diffusion Models）正逐渐崭露头角，成为研究者和从业者关注的焦点。这些模型不仅能生成流畅的文本，还能跨越语言的界限，应用于图像生成、语音合成等领域。本文将带你走进这一前沿技术，基于“Awesome-Large-Language-Diffusion-Models”这份论文列表，深入浅出地探索其背后的研究与应用。无论你是技术爱好者还是专业研究人员，这篇文章都将为你提供一个清晰的指南，帮助你快速了解这一领域的精髓。
什么是大型语言扩散模型？
想象一下，你有一堆杂乱无章的拼图碎片，通过一步步的调整，最终拼凑出一幅完整的图画。大型语言扩散模型的工作原理有些类似：它们从随机的“噪声”开始，通过一系列计算逐步生成有意义的文本或其他数据。这种方法灵感来源于物理学中的扩散过程，近年来在AI领域掀起了一股热潮。
这份论文列表就像一张藏宝图，收录了从基础理论到最新进展的研究成果。它不仅适合学术研究者查阅，也为想要入门或深入学习的朋友提供了宝贵资源。接下来，我们将按照列表的结构，逐一拆解这些内容，让你轻松掌握大型语言扩散模型的方方面面。
论文列表的结构与亮点
这份“Awesome-Large-Language-Diffusion-Models”列表内容丰富，条理清晰，主要分为以下几个部分：
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调查论文：提供领域的全景概览，适合快速入门。 -
大型扩散语言模型（参数超70亿）：聚焦超大规模模型的扩展、加速和推理能力。 -
扩散语言模型（参数低于70亿）：关注中小型模型的应用场景。 -
多模态扩散模型：探索文本、图像等多领域融合的研究。 -
开创性扩散论文：回顾奠定这一领域基础的经典之作。
每一部分都列出了论文标题、发表年份、会议或期刊名称以及简要备注，让你能迅速找到感兴趣的内容。接下来，我们将逐一展开这些分类，带你看看这些研究的“真面目”。
调查论文：打开知识的大门
如果你是第一次接触扩散模型，别担心，调查论文会是你的最佳起点。这些综述性文章就像一本导览手册，帮你快速理清脉络。
| 论文标题 | 年份 | 会议/期刊 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey | 2025 | Arxiv | 全面综述离散扩散技术 |
这份2025年的调研文章详细梳理了大型语言模型和多模态模型中离散扩散技术的应用。它不仅总结了过去的研究，还展望了未来的方向。对于想了解整体趋势的读者来说，这是一篇不容错过的开篇之作。
大型扩散语言模型（参数超70亿）：AI的“巨无霸”
当我们谈到“大型”模型时，通常指的是参数规模超过70亿的庞然大物。这些模型因其强大的性能而备受关注，研究者们围绕它们做了大量优化工作。这部分内容分为几个子类：扩展（Scaling）、加速（Accelerating）、推理（Reasoning）和其他应用（Others）。
扩展（Scaling）：让模型更大更强
| 论文标题 | 年份 | 会议/期刊 | 备注 |
|---|---|---|---|
| David helps Goliath: Inference-Time Collaboration Between Small Specialized and Large General Diffusion LMs | 2023 | NAACL | 小模型与大模型协作 |
| Diffusion Language Models Can Perform Many Tasks with Scaling and Instruction-Finetuning | 2023 | Arxiv | 多任务潜力 |
| TESS 2: A Large-Scale Generalist Diffusion Language Model | 2025 | ACL | 基于Mistral-7B改进 |
| Scaling Diffusion Language Models via Adaptation from Autoregressive Models | 2025 | ICLR | 从自回归模型扩展 |
| Large Language Diffusion Models | 2025 | Arxiv | LLaDA-8B模型 |
| LLaDA 1.5: Variance-Reduced Preference Optimization for Large Language Diffusion Models | 2025 | Arxiv | 优化训练方法 |
| Large Language Models to Diffusion Finetuning | 2025 | Arxiv | 微调技术 |
| LongLLaDA: Unlocking Long Context Capabilities in Diffusion LLMs | 2025 | Arxiv | 长上下文处理 |
这些研究展示了如何通过扩展模型规模或调整训练方法，让扩散模型应对更复杂的任务。例如，“David helps Goliath”提出了一种有趣的思路：让小模型和大模型在推理时合作，既提升效率又保持性能。而“LongLLaDA”则解决了长文本处理的问题，让模型能“记住”更多内容。
加速（Accelerating）：跑得更快，用得更爽
| 论文标题 | 年份 | 会议/期刊 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Accelerating Diffusion LLMs via Adaptive Parallel Decoding | 2025 | Arxiv | 自适应并行解码 |
| Accelerating Diffusion Language Model Inference via Efficient KV Caching and Guided Diffusion | 2025 | Arxiv | KV缓存优化 |
| dKV-Cache: The Cache for Diffusion Language Models | 2025 | Arxiv | 专用缓存机制 |
| Fast-dLLM: Training-free Acceleration of Diffusion LLM by Enabling KV Cache and Parallel Decoding | 2025 | Arxiv | 无需训练加速 |
大型模型虽强大，但计算成本高昂。这些论文聚焦于如何加速推理过程。比如，“Fast-dLLM”提出了一种无需重新训练就能提升速度的方法，通过并行解码和缓存技术，让模型运行更高效。
推理（Reasoning）：让模型更聪明
| 论文标题 | 年份 | 会议/期刊 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Reinforcing the Diffusion Chain of Lateral Thought with Diffusion Language Models | 2025 | Arxiv | 增强横向思维 |
| d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning | 2025 | Arxiv | 强化学习提升推理 |
| Diffusion of Thought: Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Language Models | 2024 | NeurIPS | 思维链推理 |
推理能力是AI的核心竞争力之一。这些研究探索如何让扩散模型“思考”得更深入。例如，“Diffusion of Thought”引入了思维链技术，让模型能一步步推导出答案，颇有种“AI侦探”的味道。
其他（Others）：更多可能性
| 论文标题 | 年份 | 会议/期刊 | 备注 |
|---|---|---|---|
| DINGO: Constrained Inference for Diffusion LLMs | 2025 | Arxiv | 约束解码 |
| DiffuCoder: Understanding and Improving Masked Diffusion Models for Code Generation | 2025 | Arxiv | 代码生成优化 |
这里还包括了一些独特的应用，比如“DiffuCoder”将扩散模型用于代码生成，帮助程序员更高效地工作。
扩散语言模型（参数低于70亿）：小而美的选择
并非所有场景都需要“巨无霸”模型，小规模的扩散模型同样大有可为。以下是相关研究：
这些模型虽然规模较小，但在特定任务中表现出色。比如，“Diffusion-LM”让文本生成更可控，而“DiffusionBERT”则结合了经典的BERT模型，展现了小模型的灵活性。
多模态扩散模型：跨越语言的边界
多模态扩散模型将技术推向了更广阔的舞台，融合了文本、图像、音频等多种数据类型。
| 论文标题 | 年份 | 会议/期刊 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Diffuse Everything: Multimodal Diffusion Models on Arbitrary State Spaces | 2025 | ICML | 多模态扩散 |
| MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models | 2025 | Arxiv | 多模态大型模型 |
| LLaDA-V: Large Language Diffusion Models with Visual Instruction Tuning | 2025 | Arxiv | 视觉指令调优 |
| Unified Multimodal Discrete Diffusion | 2025 | Arxiv | 统一离散扩散 |
| Dimple: Discrete Diffusion Multimodal Large Language Model with Parallel Decoding | 2025 | Arxiv | 并行解码 |
| LaViDa: A Large Diffusion Language Model for Multimodal Understanding | 2025 | Arxiv | 多模态理解 |
| Dual Diffusion for Unified Image Generation and Understanding | 2025 | Arxiv | 双重扩散 |
| Muddit: Liberating Generation Beyond Text-to-Image with a Unified Discrete Diffusion Model | 2025 | Arxiv | 超越文本到图像 |
| Show-o2: Improved Native Unified Multimodal Models | 2025 | Arxiv | 改进多模态模型 |
这些研究展示了扩散模型如何“多才多艺”。例如，“LLaDA-V”通过视觉指令调优，让模型能同时理解文本和图像，开辟了更多应用场景。
开创性扩散论文：技术的基石
每一项技术的突破都离不开先驱者的努力。以下是奠定扩散模型基础的经典论文：
这些论文是扩散模型发展的基石。例如，2015年的“Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics”首次提出了扩散的概念，而2020年的“Denoising Diffusion Probabilistic Models”则将其推向了实用阶段。
资源与联系方式：持续更新的宝库
除了论文列表，这份文档还提供了一些实用资源，包括博客和技术报告，例如：
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Gemini Diffusion -
Dream-7B -
What are Diffusion Language Models? -
Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution
如果你有新的论文想要加入这份列表，或者对分类有建议，可以通过以下邮箱联系维护者：
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Email: jake630@snu.ac.kr / wjk9904@snu.ac.kr
这份资源欢迎所有研究者的贡献，未来还将不断更新。
总结：迈向AI未来的钥匙
大型语言扩散模型正在改变我们对AI的认知。从文本生成到多模态融合，它们展现了技术的无限可能。通过这份论文列表，你可以窥见这一领域的全貌，无论是入门还是深入研究，都能找到适合自己的起点。
希望这篇文章能为你点亮一盏灯，照亮探索AI前沿的道路。拿起这份“藏宝图”，开始你的技术之旅吧！
图片来源：
这篇文章以通俗的语言和清晰的结构，带你走进大型语言扩散模型的世界。愿你在阅读中收获知识，也感受到技术带来的乐趣！
