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　　它能够一次生成整个标记块，这意味着对于用户的提示■■，它能比自回归模型做出更连贯的响应。

　　但扩散模型的生成过程不依赖于严格的时序因果关系，而是通过并行或迭代式去噪实现数据生成，可以进行非因果推理以得出正确答案（答案：39）。

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　　传统的自回归模型是根据已生成的词序列逐步预测下一个词，每次只能生成一个词或一个token，这种顺序过程很慢，并且会限制输出的质量和一致性。

　　而扩散模型的特点则是通过逐步细化噪声学习生成，这种特点会大大提高生成速度■■◆，并且减少训练的不确定性。

　　对于基于自回归思想的模型来说，这是一个非常难的问题■◆■★，例如，GPT-4o就无法解决此问题，因为它们必须严格自回归生成文本■◆■，无法跳过中间token，在生成答案之前对其进行推理。

　　与以往大多数基于自回归的语言模型不同★★★，Gemini Diffusion在语言模型中引入了“扩散”技术◆■★◆★■，它不是直接预测文本，而是通过逐步细化噪声来学习生成输出

　　Gemini Diffusion目前是一个实验性演示，官方设置了访问候补名单，感兴趣的朋友可以戳文末链接申请体验

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　　这是Google DeepMind推出Gemini Diffusion★◆：不同于以往大多数语言模型“从左到右”预测文本的生成方式■■★，而是通过逐步优化噪声来学习生成输出

　　虽然Gemini Diffusion在生成速度上比迄今为止最快的模型还要快得多，但速度却不是它的唯一优势■★◆★。

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　　语言模型逐步引入扩散技术◆★，在未来■■■◆◆◆，我们是否可以期待更多混合模型的出现呢◆◆？

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