極簡方案刷新擴散模型推理紀錄，阿里清華論文入選ICML傑出論文
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< img id="wx_img" src="https://www. com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1. png" width="400" height="400"> 極簡方案刷新擴散模型推理紀錄，阿里清華論文入選ICML傑出論文 量子位的朋友們 2026-07-06 18:33:45 來源：量子位 7月5日，阿里巴巴與清華大學合作的論文The Flexibility Trap: Rethinking the Value of Arbitrary Order in Diffusion Language Models（靈活性陷阱：重新審視擴散語言模型中任意順序生成的價值）入選AI頂會ICML傑出論文（Outstanding Paper），傑出論文是ICML最高榮譽，代表當年最具影響力的研究工作，通常只授予2-3篇，獲獎率僅佔接受論文的千分之一。 圖說：2026年7月5日，ICML 2026主席團公佈兩篇傑出論文名單，阿里巴巴與清華大學合作的論文入選。 dLLM（擴散大語言模型）是當前最受關注的下一代語言模型架構之一，Google的Gemini Diffusion、中國人民大學的LLaDA等都屬於這一方向。 主流大語言模型（LLM）如GPT、Qwen等生成文本就像打字，從左往右逐個生成token，與LLM不同，dLLM在生成文本時可以任意選擇生成順序，無需從左往右，理論上擁有更大的生成解空間，在近一兩年被寄予厚望。 但這篇論文首次提出質疑：在解決數學、編程等通用推理任務時，任意順序生成非但不能提升模型能力，反而會成為陷阱。 研究發現，不確定性高的關鍵邏輯節點（如“因此”“所以”），像是一個分叉口。 若採用從左向右的順序，模型必須在此處當場作出選擇，生成下一個token，不能跳過。
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