大型语言扩散模型：解锁AI技术的前沿奥秘

AI与扩散模型

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：

  1. 调查论文：提供领域的全景概览，适合快速入门。
  2. 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。
  3. 扩散语言模型（参数低于70亿）：关注中小型模型的应用场景。
  4. 多模态扩散模型：探索文本、图像等多领域融合的研究。
  5. 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：

论文标题 年份 会议/期刊 备注
Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation 2022 NeurIPS 可控文本生成
DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models 2023 ICLR 序列生成
DiffusionBERT: Improving Generative Masked Language Models with Diffusion Models 2023 ACL 结合BERT
Latent Diffusion for Language Generation 2023 NeurIPS 潜在空间扩散
Discrete Diffusion Modeling by Estimating the Ratios of the Data Distribution 2024 ICML 离散扩散
SSD-LM: Semi-autoregressive Simplex-based Diffusion Language Model for Text Generation and Modular Control 2023 ACL 半自回归模型
AR-Diffusion: Auto-Regressive Diffusion Model for Text Generation 2023 NeurIPS 自回归扩散
Likelihood-Based Diffusion Language Models 2023 NeurIPS 基于似然
Scaling up Masked Diffusion Models on Text 2024 ICLR 1.1B参数模型
Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion Language Models 2025 ICLR 块扩散
The Diffusion Duality 2025 ICML 扩散对偶性
Generalized Interpolating Discrete Diffusion 2025 ICML 广义插值
Train for the Worst, Plan for the Best: Understanding Token Ordering in Masked Diffusions 2025 ICML Token排序
Esoteric Language Models 2025 Arxiv 神秘语言模型

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AI

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：

论文标题 年份 会议/期刊 备注
Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics 2015 ICML 扩散公式起源
Denoising Diffusion Probabilistic Models 2020 NeurIPS 去噪概率模型
Denoising Diffusion Implicit Models 2021 ICLR 隐式模型
Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations 2021 ICLR 基于分数建模
DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps 2022 NeurIPS 快速求解器
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 2022 CVPR 高分辨率合成
Scalable Diffusion Models with Transformers 2023 ICCV Transformer扩散
Score-based Generative Modeling in Latent Space 2021 NeurIPS 潜在空间建模
Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces 2021 NeurIPS 离散状态空间
Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis 2022 CVPR 向量量化
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 2021 NeurIPS 超越GAN
Classifier-Free Diffusion Guidance 2021 NeurIPS 无分类器引导
Analog Bits: Generating Discrete Data using Diffusion Models with Self-Conditioning 2023 ICLR 自我调节
Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models 2022 ICLR 渐进蒸馏
Consistency Models 2023 ICML 一致性模型

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：

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：

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！