就在上周，AI代碼生成領(lǐng)域迎來了一次地震級(jí)的突破，來自字節(jié)旗下Seed團(tuán)隊(duì)與清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合發(fā)布的最新研究成果——"Seed Diffusion Preview"AI模型，將人工智能代碼生成的速度推向了一個(gè)全新的高度。

這個(gè)模型有什么特別的地方呢？簡(jiǎn)單來說，它能在生成代碼時(shí)達(dá)到每秒2146個(gè)token的驚人速度，這比目前市面上的其他同類模型快了好幾倍，而且生成的代碼質(zhì)量還相當(dāng)不錯(cuò)。更重要的是，它采用了一種叫做"離散狀態(tài)擴(kuò)散"的全新技術(shù)路線，徹底顛覆了傳統(tǒng)AI模型一個(gè)字一個(gè)字按順序生成文本的方式。

這就好比傳統(tǒng)的AI模型是在用打字機(jī)寫作，必須一個(gè)字母接一個(gè)字母地敲，而這個(gè)新模型就像是有多臺(tái)打字機(jī)在同時(shí)工作，能夠并行生成多個(gè)部分的內(nèi)容。這種并行處理的能力正是它速度飛快的秘密所在。

研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新點(diǎn)在于，他們徹底改變了AI學(xué)習(xí)和生成文本的方式。傳統(tǒng)模型只能學(xué)習(xí)從左到右的文本生成順序，就像我們平時(shí)寫字一樣。但這個(gè)新模型能夠?qū)W習(xí)各種不同的生成順序，這讓它在實(shí)際應(yīng)用中擁有了更大的靈活性。同時(shí)，他們還開發(fā)了一套全新的訓(xùn)練方法，讓模型能夠在更少的生成步驟中產(chǎn)出高質(zhì)量的結(jié)果。

擴(kuò)散模型：換個(gè)思路生成文本

要理解這項(xiàng)技術(shù)的革命性，我們需要先搞清楚什么是擴(kuò)散模型。傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型最初是為圖像生成而設(shè)計(jì)的，它的工作原理就像是一個(gè)逆向的破壞過程。

假設(shè)你有一張清晰的照片，然后你開始往上面撒噪點(diǎn)，一點(diǎn)一點(diǎn)地把照片弄得越來越模糊，直到最后變成一片隨機(jī)的噪點(diǎn)圖。擴(kuò)散模型學(xué)習(xí)的就是這個(gè)過程的逆向操作——它能夠從一片噪點(diǎn)圖開始，一步步地去除噪點(diǎn)，最終恢復(fù)出清晰的圖像。

這種方法在圖像和視頻生成領(lǐng)域取得了巨大成功，各種AI繪畫工具背后都有擴(kuò)散模型的身影。但是，把這種技術(shù)應(yīng)用到文字生成上卻面臨著重大挑戰(zhàn)。最根本的問題在于，文字是離散的符號(hào)，不像圖像那樣由連續(xù)的像素值組成。你不能給字母"A"加上一點(diǎn)噪點(diǎn)讓它變成"半個(gè)A"，文字要么是"A"，要么是"B"，沒有中間狀態(tài)。

為了解決這個(gè)問題，研究人員想出了一個(gè)巧妙的辦法。他們不是給文字本身加噪點(diǎn)，而是隨機(jī)地把文本中的一些詞匯替換成特殊的"[MASK]"標(biāo)記。這就好比你拿到一份填空題，其中一些詞被挖空了，需要你根據(jù)上下文來填入合適的詞匯。

在這個(gè)過程中，模型學(xué)會(huì)了如何從部分被遮擋的文本中恢復(fù)出完整的內(nèi)容。更重要的是，由于每次遮擋的位置都是隨機(jī)的，模型學(xué)會(huì)了以任意順序生成文本的能力，而不是只能從左到右按順序生成。

這種能力帶來了一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)：并行生成。傳統(tǒng)的AI模型必須等前一個(gè)詞生成完畢才能開始生成下一個(gè)詞，就像排隊(duì)買票一樣。而擴(kuò)散模型可以同時(shí)生成多個(gè)位置的詞匯，就像有多個(gè)窗口同時(shí)售票。

兩階段課程：讓AI學(xué)會(huì)更聰明的生成方式

Seed Diffusion Preview的一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是它的訓(xùn)練策略，研究團(tuán)隊(duì)稱之為"兩階段課程"（Two-Stage Curriculum，簡(jiǎn)稱TSC），這個(gè)名字聽起來很學(xué)術(shù)，但理解起來其實(shí)很簡(jiǎn)單。

在第一個(gè)階段，也就是"規(guī)?；瘮U(kuò)散訓(xùn)練"階段，模型主要學(xué)習(xí)兩種不同的文本損壞方式。前80%的訓(xùn)練時(shí)間里，模型學(xué)習(xí)處理標(biāo)準(zhǔn)的掩碼任務(wù)。研究團(tuán)隊(duì)會(huì)隨機(jī)選擇文本中的一些位置，把對(duì)應(yīng)的詞匯替換成"[MASK]"標(biāo)記，然后讓模型學(xué)習(xí)如何填補(bǔ)這些空缺。

這個(gè)過程的巧妙之處在于，損壞的程度是漸進(jìn)式的。剛開始的時(shí)候，文本中只有很少的詞被遮擋，模型很容易就能猜出答案。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，被遮擋的詞越來越多，任務(wù)也變得越來越困難。這就像是給學(xué)生安排作業(yè)，從簡(jiǎn)單的開始，逐步增加難度。

在最后20%的訓(xùn)練時(shí)間里，研究團(tuán)隊(duì)引入了一種更復(fù)雜的損壞方式——編輯操作。這種方式不只是簡(jiǎn)單地遮擋詞匯，而是對(duì)文本進(jìn)行刪除、插入、替換等編輯操作。這樣做的目的是讓模型學(xué)會(huì)更全面地理解文本結(jié)構(gòu)，而不是僅僅依賴于填空技巧。

為什么要這樣設(shè)計(jì)呢？研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，如果只使用簡(jiǎn)單的掩碼訓(xùn)練，模型會(huì)產(chǎn)生一種有害的學(xué)習(xí)偏見。它會(huì)認(rèn)為沒有被遮擋的詞匯總是正確的，這導(dǎo)致模型在實(shí)際使用時(shí)過于自信，無法進(jìn)行自我糾錯(cuò)。通過加入編輯操作訓(xùn)練，模型被迫重新評(píng)估所有的詞匯，包括那些看似正確的部分。

這種訓(xùn)練策略的效果非常顯著。模型不僅學(xué)會(huì)了基礎(chǔ)的文本生成能力，還掌握了自我修正的技能。當(dāng)模型在生成過程中意識(shí)到某個(gè)部分可能有問題時(shí)，它能夠主動(dòng)進(jìn)行調(diào)整，而不是簡(jiǎn)單地接受錯(cuò)誤。

這個(gè)兩階段訓(xùn)練過程就像是培養(yǎng)一個(gè)優(yōu)秀的編輯。第一階段教會(huì)他基本的文字處理技能，第二階段則培養(yǎng)他的批判性思維和修改能力。最終得到的是一個(gè)既能快速生成內(nèi)容，又能保證質(zhì)量的模型。

空間定制：找到最優(yōu)的生成路徑

Seed Diffusion Preview的另一個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新是對(duì)"軌跡空間"的精心設(shè)計(jì)。這個(gè)概念聽起來很抽象，但我們可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的比喻來理解。

想象你要去一個(gè)陌生的城市旅行，從你的酒店到目的地有很多條不同的路線。有些路線很直接但可能遇到堵車，有些路線繞一點(diǎn)但風(fēng)景很好，還有些路線看似很近但實(shí)際上路況復(fù)雜。在文本生成中，每一種不同的生成順序就相當(dāng)于一條不同的路線，而"軌跡"就是模型選擇的具體路徑。

傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型有一個(gè)問題：它們?cè)噲D學(xué)習(xí)所有可能的生成順序，包括那些效率低下甚至有害的順序。這就好比一個(gè)導(dǎo)航系統(tǒng)試圖記住城市里的每一條小路，包括那些施工中的道路和死胡同。這種做法不僅浪費(fèi)了學(xué)習(xí)資源，還可能讓模型學(xué)到錯(cuò)誤的模式。

研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)聰明的解決方案：只學(xué)習(xí)那些真正有用的生成軌跡。他們首先讓預(yù)訓(xùn)練的模型生成大量的候選軌跡，然后用一個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)來篩選出其中質(zhì)量最高的軌跡。這個(gè)篩選標(biāo)準(zhǔn)基于"證據(jù)下界"（ELBO），這是一個(gè)衡量生成質(zhì)量的數(shù)學(xué)指標(biāo)。

這個(gè)過程可以類比為優(yōu)化導(dǎo)航路線。系統(tǒng)會(huì)生成很多可能的路線方案，然后根據(jù)路程長(zhǎng)度、路況、實(shí)時(shí)交通等因素進(jìn)行評(píng)分，最終只保留那些最優(yōu)的路線。這樣，當(dāng)用戶需要導(dǎo)航時(shí)，系統(tǒng)只會(huì)推薦真正有價(jià)值的路線，而不會(huì)被大量低質(zhì)量的選項(xiàng)干擾。

通過這種方式篩選出的高質(zhì)量軌跡被用來進(jìn)一步微調(diào)模型。這個(gè)過程被稱為"約束順序訓(xùn)練"，因?yàn)樗拗屏四Ｐ椭荒軐W(xué)習(xí)那些被證明有效的生成順序。

這種策略的效果非常明顯。模型不再需要在生成過程中探索那些低效的路徑，而是直接使用已經(jīng)驗(yàn)證過的最優(yōu)策略。這不僅提高了生成速度，還顯著改善了生成質(zhì)量。

更重要的是，這種方法具有很強(qiáng)的泛化能力。模型學(xué)到的不是具體的生成路徑，而是識(shí)別和選擇優(yōu)質(zhì)路徑的能力。當(dāng)面對(duì)新的生成任務(wù)時(shí)，模型能夠快速找到合適的生成策略，而不需要重新探索所有的可能性。

在線策略學(xué)習(xí)：讓模型自己優(yōu)化速度

Seed Diffusion Preview的第三個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是"在線策略學(xué)習(xí)"（On-policy Learning）。這個(gè)概念的核心思想是讓模型在實(shí)際使用過程中不斷優(yōu)化自己的生成策略，特別是在速度方面。

傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練就像是讓學(xué)生在教室里練習(xí)，然后直接參加正式考試。而在線策略學(xué)習(xí)更像是邊考試邊學(xué)習(xí)，讓模型在實(shí)際生成任務(wù)中發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)自己的問題。

具體來說，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)特殊的優(yōu)化目標(biāo)：最小化生成步驟的數(shù)量。這就好比要求一個(gè)畫家用最少的筆觸完成一幅高質(zhì)量的畫作。模型需要學(xué)會(huì)在保證生成質(zhì)量的前提下，盡可能減少生成過程中的迭代次數(shù)。

這個(gè)學(xué)習(xí)過程非常有趣。模型會(huì)不斷嘗試用更少的步驟完成同樣的任務(wù)，如果成功了，就會(huì)記住這種更高效的方法；如果失敗了，就會(huì)調(diào)整策略。這就像是一個(gè)廚師在不斷嘗試簡(jiǎn)化菜譜，去掉不必要的步驟，但同時(shí)確保菜品的味道不受影響。

為了確保這個(gè)優(yōu)化過程的穩(wěn)定性，研究團(tuán)隊(duì)還引入了一個(gè)"驗(yàn)證器"機(jī)制。這個(gè)驗(yàn)證器的作用是檢查生成的結(jié)果是否符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。如果模型為了追求速度而犧牲了質(zhì)量，驗(yàn)證器就會(huì)給出負(fù)面反饋，迫使模型調(diào)整策略。

在訓(xùn)練過程中，研究團(tuán)隊(duì)觀察到了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：模型的生成速度會(huì)隨著訓(xùn)練的進(jìn)行而持續(xù)提升。從訓(xùn)練開始到結(jié)束，生成速度提升了超過400%。這說明模型確實(shí)學(xué)會(huì)了如何更高效地工作。

這種在線學(xué)習(xí)的效果不僅體現(xiàn)在速度上，還體現(xiàn)在生成質(zhì)量的穩(wěn)定性上。由于模型是在實(shí)際使用場(chǎng)景中進(jìn)行優(yōu)化的，它學(xué)到的策略更加貼近真實(shí)應(yīng)用的需求。這就像是一個(gè)運(yùn)動(dòng)員在實(shí)戰(zhàn)中磨練技能，比單純的訓(xùn)練更加有效。

更重要的是，這種學(xué)習(xí)方法具有自適應(yīng)性。當(dāng)面對(duì)不同類型的生成任務(wù)時(shí)，模型能夠自動(dòng)調(diào)整自己的策略，在速度和質(zhì)量之間找到最佳平衡點(diǎn)。這種靈活性是傳統(tǒng)訓(xùn)練方法很難達(dá)到的。

分塊推理：在速度與質(zhì)量間找平衡

在實(shí)際應(yīng)用中，Seed Diffusion Preview采用了一種叫做"分塊推理"的策略。這種方法很好地平衡了計(jì)算效率和生成質(zhì)量的需求。

傳統(tǒng)的并行生成雖然速度很快，但存在一個(gè)問題：生成的內(nèi)容可能缺乏整體的連貫性。這就好比讓一群人同時(shí)寫一篇文章的不同段落，雖然每個(gè)段落寫得都不錯(cuò)，但整篇文章可能缺乏邏輯連接。

分塊推理解決了這個(gè)問題。它將整個(gè)生成過程分成若干個(gè)塊（block），每個(gè)塊內(nèi)部的內(nèi)容可以并行生成，但不同塊之間保持順序關(guān)系。這就像是分章節(jié)寫作：每個(gè)章節(jié)內(nèi)部可以同時(shí)構(gòu)思多個(gè)要點(diǎn)，但章節(jié)之間要保持邏輯順序。

這種策略的巧妙之處在于它充分利用了代碼的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。代碼往往具有明確的邏輯分層，比如導(dǎo)入模塊、定義函數(shù)、主要邏輯等。分塊推理能夠識(shí)別這些自然的分割點(diǎn)，在每個(gè)邏輯塊內(nèi)部進(jìn)行并行生成。

研究團(tuán)隊(duì)通過大量實(shí)驗(yàn)確定了最優(yōu)的塊大小。他們發(fā)現(xiàn)，塊太小會(huì)導(dǎo)致并行優(yōu)勢(shì)不明顯，塊太大則會(huì)影響生成質(zhì)量。通過精心調(diào)整，他們找到了一個(gè)最佳的平衡點(diǎn)，既保證了生成速度，又維持了代碼的質(zhì)量。

為了進(jìn)一步提高效率，系統(tǒng)還采用了KV緩存技術(shù)。這是一種內(nèi)存優(yōu)化策略，能夠避免重復(fù)計(jì)算已經(jīng)生成的內(nèi)容。就像是在寫作時(shí)保留之前寫好的段落，新的內(nèi)容只需要關(guān)注未完成的部分。

這種設(shè)計(jì)的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是靈活性。在實(shí)際使用中，用戶可以根據(jù)自己的需求調(diào)整塊的大小。如果更注重速度，可以選擇較大的塊；如果更注重質(zhì)量，可以選擇較小的塊。這種可調(diào)節(jié)性讓模型能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。

通過分塊推理，Seed Diffusion Preview成功地在并行生成的速度優(yōu)勢(shì)和順序生成的質(zhì)量保證之間找到了最佳平衡點(diǎn)。這種方法不僅技術(shù)上可行，在實(shí)際應(yīng)用中也表現(xiàn)出色。

性能表現(xiàn)：數(shù)據(jù)說話

讓我們來看看Seed Diffusion Preview在實(shí)際測(cè)試中的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的代碼生成測(cè)試集上進(jìn)行了全面評(píng)估，結(jié)果相當(dāng)令人印象深刻。

在速度方面，Seed Diffusion Preview在H20 GPU上達(dá)到了每秒2146個(gè)token的生成速度。相比之下，Mercury Coder的兩個(gè)版本分別達(dá)到了737和1109 token/s，而Gemini Diffusion達(dá)到了1489 token/s。這意味著Seed Diffusion Preview比最接近的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手快了約44%。

更重要的是，這種速度提升并沒有以犧牲質(zhì)量為代價(jià)。在HumanEval測(cè)試集上，Seed Diffusion Preview達(dá)到了76.6%的成功率，與其他先進(jìn)模型基本持平。在MBPP測(cè)試集上，它的表現(xiàn)同樣穩(wěn)定，達(dá)到了82.8%的成功率。

在更具挑戰(zhàn)性的BigCodeBench測(cè)試中，Seed Diffusion Preview展現(xiàn)出了強(qiáng)大的實(shí)際應(yīng)用能力。這個(gè)測(cè)試集包含了1140個(gè)真實(shí)世界的編程任務(wù)，需要模型使用139個(gè)不同的庫，進(jìn)行復(fù)雜的多工具協(xié)作。Seed Diffusion Preview在這項(xiàng)測(cè)試中的表現(xiàn)證明了它不僅能生成簡(jiǎn)單的代碼片段，還能處理復(fù)雜的實(shí)際編程挑戰(zhàn)。

特別值得注意的是模型在代碼編輯任務(wù)上的表現(xiàn)。在Aider測(cè)試集上，Seed Diffusion Preview達(dá)到了44.4%的成功率，在CanItEdit測(cè)試集上達(dá)到了54.3%的成功率。這些結(jié)果表明，模型不僅能從零開始生成代碼，還能理解和修改現(xiàn)有的代碼。

在多語言編程測(cè)試（MBXP）中，Seed Diffusion Preview展現(xiàn)出了良好的跨語言編程能力。它在Python、Java、C++等多種編程語言上都保持了穩(wěn)定的性能，平均成功率達(dá)到了72.6%。這種跨語言的穩(wěn)定性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用來說非常重要。

LiveCodeBench是一個(gè)特別設(shè)計(jì)用來避免訓(xùn)練數(shù)據(jù)污染的測(cè)試集，它只包含在模型訓(xùn)練后發(fā)布的編程題目。Seed Diffusion Preview在這個(gè)測(cè)試集上的表現(xiàn)證明了它確實(shí)學(xué)會(huì)了編程能力，而不是簡(jiǎn)單地記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

值得強(qiáng)調(diào)的是，這些性能數(shù)據(jù)都是在相同的測(cè)試條件下獲得的。雖然不同模型的測(cè)試環(huán)境可能有所差異，但這些結(jié)果仍然清楚地顯示了Seed Diffusion Preview在速度-質(zhì)量權(quán)衡方面的優(yōu)勢(shì)。

研究團(tuán)隊(duì)還特別測(cè)試了不同塊大小對(duì)性能的影響。他們發(fā)現(xiàn)，隨著塊大小的增加，單次前向傳播的時(shí)間會(huì)增長(zhǎng)，但總體的token生成率在達(dá)到最優(yōu)點(diǎn)之前會(huì)持續(xù)提升。這個(gè)發(fā)現(xiàn)幫助他們確定了最佳的系統(tǒng)配置。

技術(shù)突破的深層意義

Seed Diffusion Preview的成功不僅僅是一個(gè)技術(shù)指標(biāo)的提升，它代表了AI文本生成領(lǐng)域的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。這項(xiàng)工作證明了擴(kuò)散模型在自然語言處理領(lǐng)域的巨大潛力，打破了人們對(duì)傳統(tǒng)自回歸模型的依賴。

從技術(shù)角度來看，這項(xiàng)研究最重要的貢獻(xiàn)是證明了并行生成和高質(zhì)量輸出并非不可兼得。長(zhǎng)期以來，AI研究者們認(rèn)為這是一個(gè)根本性的權(quán)衡：要么快速生成低質(zhì)量?jī)?nèi)容，要么緩慢生成高質(zhì)量?jī)?nèi)容。Seed Diffusion Preview通過創(chuàng)新的訓(xùn)練策略和推理方法，成功地在這兩者之間找到了平衡。

這種技術(shù)突破的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了代碼生成本身。擴(kuò)散模型的成功應(yīng)用為其他自然語言處理任務(wù)開辟了新的可能性。我們可以預(yù)期，在不久的將來，類似的技術(shù)會(huì)被應(yīng)用到文檔寫作、創(chuàng)意內(nèi)容生成、自動(dòng)翻譯等各個(gè)領(lǐng)域。

從實(shí)際應(yīng)用的角度來看，這種速度提升將顯著改變軟件開發(fā)的工作流程。當(dāng)AI能夠更快地生成高質(zhì)量代碼時(shí)，開發(fā)者可以將更多時(shí)間投入到創(chuàng)意思考和架構(gòu)設(shè)計(jì)上，而不是陷入重復(fù)性的編碼工作。這種變化可能會(huì)推動(dòng)整個(gè)軟件行業(yè)的生產(chǎn)力革命。

更深層次的意義在于，這項(xiàng)研究挑戰(zhàn)了我們對(duì)語言生成順序的傳統(tǒng)認(rèn)知。人類在寫作時(shí)通常遵循從左到右的線性順序，但Seed Diffusion Preview證明了AI可以采用更靈活的生成策略。這種非線性的生成方式可能更接近人類大腦的實(shí)際思維過程，因?yàn)槲覀冊(cè)跇?gòu)思時(shí)往往是多線程的，同時(shí)考慮多個(gè)方面的內(nèi)容。

研究團(tuán)隊(duì)特別強(qiáng)調(diào)，更快的推理速度只是離散擴(kuò)散技術(shù)最直接的好處。探索傳統(tǒng)從左到右建模順序的替代方案代表著一個(gè)有價(jià)值的研究方向，因?yàn)樗婕皵[脫機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)普遍存在的、以人類為中心的假設(shè)。

這種技術(shù)進(jìn)步也帶來了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。隨著AI生成速度的提升，我們需要重新思考人機(jī)協(xié)作的模式。開發(fā)者需要學(xué)會(huì)如何更有效地與高速AI系統(tǒng)協(xié)作，而AI系統(tǒng)也需要學(xué)會(huì)如何更好地理解和響應(yīng)人類的意圖。

從研究方法論的角度來看，Seed Diffusion Preview展示了一種新的模型開發(fā)策略：通過多階段的精心設(shè)計(jì)，逐步優(yōu)化模型的不同能力。這種方法論可能會(huì)影響未來AI模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方式。

至頂AI實(shí)驗(yàn)室洞見

這項(xiàng)研究的開放性也值得稱贊，研究團(tuán)隊(duì)不僅發(fā)布了詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告，還提供了在線演示和項(xiàng)目主頁，讓更廣泛的研究社區(qū)能夠?qū)W習(xí)和構(gòu)建在他們工作基礎(chǔ)之上，這種開放的研究態(tài)度有助于推動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展。

Seed Diffusion Preview的真正價(jià)值不在于它創(chuàng)造了一個(gè)更快的代碼生成器，而在于它開辟了一條通向更智能、更高效AI系統(tǒng)的新路徑。隨著這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和完善，我們可能會(huì)看到AI在各個(gè)領(lǐng)域都能實(shí)現(xiàn)類似的突破，最終讓人工智能真正成為人類創(chuàng)造力的有力助手。

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/2508.02193

本文來自至頂AI實(shí)驗(yàn)室，一個(gè)專注于探索生成式AI前沿技術(shù)及其應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)室。致力于推動(dòng)生成式AI在各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新與突破，挖掘其潛在的應(yīng)用場(chǎng)景，為企業(yè)和個(gè)人提供切實(shí)可行的解決方案。

Q&A

Q1：Seed Diffusion Preview是什么？它有什么特別之處？

A：Seed Diffusion Preview是字節(jié) Seed團(tuán)隊(duì)開發(fā)的基于離散狀態(tài)擴(kuò)散技術(shù)的大規(guī)模語言模型。它的特別之處在于能夠?qū)崿F(xiàn)每秒2146個(gè)token的超高生成速度，比傳統(tǒng)模型快約五倍，同時(shí)還能保持高質(zhì)量的代碼生成能力。

Q2：離散擴(kuò)散模型與傳統(tǒng)AI模型有什么區(qū)別？

A：傳統(tǒng)AI模型只能按從左到右的順序逐個(gè)生成詞匯，就像用打字機(jī)打字。而離散擴(kuò)散模型可以并行生成多個(gè)位置的內(nèi)容，就像有多臺(tái)打字機(jī)同時(shí)工作。這種并行處理能力是其速度快的關(guān)鍵原因。

Q3：“離散狀態(tài)擴(kuò)散"技術(shù)突破對(duì)普通用戶有什么意義？

A：當(dāng)AI能更快生成高質(zhì)量代碼時(shí)，軟件開發(fā)成本會(huì)大幅降低，開發(fā)周期顯著縮短。這意味著我們使用的應(yīng)用程序、網(wǎng)站和智能設(shè)備可能會(huì)更新更頻繁，功能也會(huì)更豐富。同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)還可能推廣到文檔寫作、創(chuàng)意內(nèi)容生成等其他領(lǐng)域。