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扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。

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然而，尽管其潜力巨大，DLM 的训练仍然充满挑战，主要原因是它在 scaling 上的效率相对低于 AR 模型例如，直接训练 DLM 需要在有限的数据集上进行更多次迭代，才能超越直接训练的 AR 模型此外，AR 模型还拥有显著的「先发优势」—— 包括成熟的训练基础设施、稳定的训练配方以及广泛的从业者经验积累。

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为了克服这些难点，来自

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