近年来，大型语言模型（LLM）在多模态任务中展现出强大潜力，但现有模型在架构统一性与后训练（Post-Training）方法上仍面临显著挑战。 传统多模态大模型多基于自回归（Autoregressive）架构，其文本与图像生成过程的分离导致跨模态协同效率低下，且在后训练阶段难以有效优化复杂推理 任务。 DeepMind 近期推出的 Gemini Diffusion 首次将扩散模型（Diffusion Model）作为文本建模基座，在通用推理与生成任务中取得突破性表现，验证了扩 散模型在文本建模领域的潜力。 在此背景下，普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）， 作为首个系 统性探索扩散架构的多模态基础模型，MMaDA 通过三项核心技术突破，成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。 | Task 1: Textual Reasoning | Answers from Other Models | Answer from MMaDA | | --- | --- | --- | | | ...