文章核心观点 - 行业认为Transformer架构在未来至少一至几年内仍将是AI生态系统的基石，但竞争焦点正从单纯追求模型规模转向效率优化和混合架构[4][5] - 扩散语言模型因其并行生成特性和在数据稀缺条件下的学习优势，成为2026年值得关注的新兴变量，但其在工具调用方面的缺陷限制了其作为智能体的应用[11][12][19] 效率战争：混合架构与线性注意力的崛起 - 行业近期重点转向混合架构与效率提升，例如DeepSeek V3采用混合专家模型和多头潜在注意力，在拥有6710亿参数的情况下，每次推理仅激活370亿参数，显著降低了推理成本[7] - 多家公司推出效率导向的模型变体，如Qwen3-Next、Kimi Linear、Nvidia Nemotron 3以及采用稀疏注意力的DeepSeek V3.2[7] - 标准Transformer注意力机制具有O(N²)的计算复杂度，导致长上下文处理成本剧增，因此行业正积极研发线性注意力或稀疏注意力等方案以降低计算开销[9] - 2026年的竞争核心在于如何在更长的上下文和更低的延迟下，提供同等的模型性能[10] - 部分模型采用混合策略，例如将高效的线性层与全注意力层以一定比例混合，以平衡长距离依赖捕捉能力和推理速度[14] 扩散语言模型：速度与代价的博弈 - 扩散语言模型采用并行生成方式，能够以相对快速且低廉的成本生成Token，其生成过程被类比为从噪声中并行“冲洗”出整段文字[12] - 行业预测Google可能在2026年推出Gemini Diffusion，作为其更便宜的Flash模型的替代品，并强调其生成速度“明显快于我们目前最快的模型”[12] - 扩散模型并行生成的特性导致其无法在响应链中原生地整合工具调用，这使其在作为智能体应用时面临巨大挑战[13][15] - 研究表明，若为了匹配自回归模型的性能而增加扩散模型的去噪步数，其最终计算成本可能与自回归模型相差无几[17] 数据枯竭时代的「超级学习者」 - 在互联网高质量文本数据接近枯竭的背景下，扩散语言模型可能成为更好的数据学习者[18][24] - 研究论文《Diffusion Language Models are Super Data Learners》指出，当进行多轮次训练时，文本扩散模型的表现可能优于标准的自回归大语言模型[19][25] - 在数据量受限的情况下，扩散语言模型通过增加训练轮数，其表现持续超越自回归模型，例如一个10亿参数的扩散语言模型，仅通过反复训练10亿个Token，就在HellaSwag和MMLU基准测试上分别达到了超过56%和超过33%的准确率[26][27] - 对于扩散语言模型，验证集损失的上升并不一定意味着下游任务能力的下降，即使看似“过拟合”，其在代码生成、推理等任务上的表现可能仍在提升[28] - 扩散模型具备任意顺序建模、超高密度计算以及内置的蒙特卡洛增强等特性，使其能从有限数据中进行更高效的学习[31]

研究核心观点 - 扩散语言模型在数据成为瓶颈的未来展现出超越传统自回归语言模型的巨大潜力 [1] - 在数据受限条件下，DLM比AR模型具有大约3倍的数据效率，能更快达到性能交叉点 [5] - DLM通过去除因果偏置和噪声增强技术，能够从有限数据中提取更多信息 [44] 实验设计与设置 - 实验总训练token数量固定为96B，独特token数量从0.5B到96B不等，模型规模为1B [12] - 使用经过修改的Megatron-LM代码库，数据集包括Nemotron-CC、c4-en和RefinedCode [12] - 批量大小为256，序列长度2048，学习率采用预热—稳定衰减策略，初始为2e-4 [12] - 架构采用GPT-2 tokenizer、RoPE、SwiGLU激活函数、预层RMSNorm等技术 [12] 数据预算对性能的影响 - 在较低数据预算下，DLM显著超越AR模型，训练0.5B独特token的DLM可达训练1.5B独特tokenAR模型的性能 [13] - 随着独特数据量增加，交叉点出现越来越晚，数据量越大AR模型越能表现优势 [13] - 在计算资源充足、数据丰富情况下，AR模型更有效拟合数据 [13] 数据质量的影响 - 使用三种质量等级数据（低、中、高质量）训练1B参数的AR和DLM模型 [14] - 数据质量提高使AR模型对质量变化更敏感，DLM交叉点稍微推迟 [16] - 在高质量数据上两者表现都改善，但DLM在数据受限时仍占优势 [16] 模型规模的影响 - 模型规模从1B到8B参数，训练1B独特token，共96个epoch [17] - 较大模型规模使交叉点提前出现，AR模型在数据受限时很快饱和 [19] - DLM可充分利用更大模型规模，随着参数增加表现持续提高 [19] 架构稀疏性对比 - 使用MoE架构对比稀疏和密集模型 [20] - 所有稀疏性水平下DLM始终超越AR模型，交叉点时机为8B密集模型 < 8B1A MoE < 1B密集模型 [22] - 增加FLOPs能显著改善性能，DLM密集架构在数据受限时优于稀疏架构 [22] 噪声注入分析 - 通过向AR模型输入数据注入噪声模拟DLM过程 [24] - 噪声注入对AR模型有提升作用，但无法超越DLM [26] - DLM通过蒙特卡洛采样和噪声增强在数据受限环境中表现更稳定 [26] 大规模扩展验证 - 在大规模独特token数据集上验证交叉点现象，计算预算约1.5T tokens [27] - 训练初期DLM在下游基准任务上明显超越AR模型 [31] - 即使训练达到1.5T token，DLM仍未完全收敛，具有大量未开发潜力 [31] 过拟合与验证损失 - AR模型验证损失上升不一定意味着性能下降，在下游任务中表现仍持续改进 [33] - 即使验证损失上升，正确答案与错误答案之间的NLL差距持续增加 [36] - DLM在极端数据重复情况下（480个epoch，480B tokens）在HellaSwag和MMLU上分别达到56%和33%准确率，显著超过AR模型的41%和29% [40] 技术优势与限制 - DLM去除因果偏置，允许任意顺序建模，更好捕捉数据中的复杂模式 [44] - 训练时DLM需要比AR多约100倍FLOPs，推理时消耗也大得多 [44] - 通过蒙特卡洛采样进行数据增强，从有限数据中更有效学习 [44]