颠覆“逐字生成”：蚂蚁集团LLaDA 2.0开启AI可控生成新纪元

TL;DR：

蚂蚁集团及其合作团队推出的千亿级扩散语言模型LLaDA 2.0，正以其独特的“完形填空”式生成机制，挑战主流自回归架构。这项技术突破实现了推理过程中对Token的直接修改和控制，有望带来更快的生成速度、更低的计算成本和前所未有的内容可编辑性，预示着AI生成领域一场深远的范式变革。

在当前大语言模型（LLM）领域，自回归（Auto-Regressive, AR）架构无疑占据主导地位，其“逐字接龙”式的生成方式已成为行业标准。然而，一种由蚂蚁集团、中国人民大学、浙江大学和西湖大学等机构联合推动的“非共识”技术路径——扩散语言模型（Diffusion Language Model, dLLM）——正以其独特优势崭露头角，并由蚂蚁集团资深技术专家赵俊博团队率先将其推向千亿参数规模，开源了LLaDA 2.0，向现有范式发起了深层挑战。这不仅仅是一场技术路线之争，更可能重塑AI的生成逻辑、商业应用乃至我们与智能系统协作的本质。

技术原理与创新点解析

传统AR模型的工作机制是基于给定前N个词来预测第N+1个词，形成一条不可逆的生成链。一旦生成，除非从头开始，否则难以修改中间部分，这好比“落子无悔”的棋局，或是一位“不能带草稿纸的考生”¹。其推理过程的Token效率低下，在面对复杂问题时往往需要生成冗长且固定的思考链。

相比之下，扩散语言模型借鉴了图像生成领域成熟的扩散机制，采用了**“完形填空”（Masked Diffusion）**的预测方式。它不再是线性生成，而是通过迭代的“加噪去噪”或“遮盖恢复”过程，逐步完善文本。这种机制的核心创新在于：

1. 直接修改与控制Token：dLLM能够在推理过程中_直接定位并修改文本中的任意Token_，而无需像AR模型那样推倒重来。这为AI生成内容带来了前所未有的可控性与可编辑性，极大地提升了交互效率和用户体验。
2. 潜在的计算效率提升：理论上，通过并行解码和局部修改，dLLM有望实现比AR模型更快的生成速度和更低的计算成本。赵俊博指出，其试验性推理引擎dInfer旨在将关键场景的TPS（每秒事务处理数）提升至千量级，实现数倍甚至更高速度的革命性提升¹。
3. “Data-hungry”与持续训练优势：研究表明，dLLM在计算受限的情况下，比AR模型对数据需求更大，吸收数据更快，是所谓的“Super Data Learners”¹。更重要的是，与AR模型训练到一定程度效果趋于平稳不同，dLLM展现出持续训练潜力，在同样数据集和架构下可以长时间训练并不断提升性能，这与图像扩散模型的观测结果一致。
4. Scaling Law的重新探索：LLaDA团队正在押注并探索扩散语言模型独有的Scaling Law。早期验证表明，dLLM与AR模型的Scaling Law存在显著差异，在相同计算量和性能目标下，dLLM所需的参数规模可能更小，这暗示了一个更高效的模型扩展路径。
5. 架构创新：LLaDA 2.0已成功将扩散语言模型做到千亿体量，是该领域的里程碑。此外，团队还率先发布了LLaDA-MoE，作为全球第一个原生训练出来的MoE（混合专家）架构扩散语言模型，总参数7B（激活参数仅1B），进一步验证了dLLM在工业级大规模训练下的扩展性和效率潜力²³⁴。

产业生态影响评估

蚂蚁集团“下重注”于扩散语言模型，并积极开源LLaDA 2.0及相关训练推理框架，这并非偶然，而是对未来AI产业趋势的商业敏锐洞察。

• 市场潜力与商业化：对Token的直接编辑能力，意味着在许多需要迭代和精修的场景中，dLLM将具有显著优势。例如，在代码生成中，dLLM能实现类似IDE中Tab键自动补全的流畅体验，甚至在“调用”和“写代码”任务上表现出超越AR模型的优势。在文学创作中，它能先定框架再逐步润色中间内容，模拟人类创作的迭代过程。这些特性将催生全新的AI辅助创作工具、智能编辑系统和高度可定制化的内容生成服务，其商业价值不言而喻。
• 成本效益与普惠化：更快的推理速度和更低的计算成本，意味着AI能力的民主化。中小企业和开发者将能以更低的门槛获得高性能生成式AI服务，从而加速AI应用的普及，拓宽产业边界。这将对云服务商的AI计算资源定价模式，以及AIaaS（AI即服务）的商业模式带来冲击与创新。
• 产业巨头布局：Google的Gemini Diffusion、字节跳动以及一批美国初创公司（如Mercury系列）的积极布局，表明这并非一家之言，而是全球科技巨头普遍认可的未来方向。竞争的加剧将加速dLLM技术生态的成熟和应用落地。
• 开源生态的构建：蚂蚁集团开源LLaDA 2.0训练和推理框架，提供了DPO（直接偏好优化）和SFT（监督微调）支持，旨在建立一个开放的社区生态。这种策略有助于吸引更多开发者和研究者共同探索dLLM的潜力，加速技术迭代，降低技术应用的门槛，最终形成与AR模型并行甚至超越的全新产业生态。ZenMux等一站式模型接入平台的联合，则进一步预示着未来API服务的普及。

未来发展路径预测

扩散语言模型，特别是像LLaDA 2.0这样的千亿级实践，为AI的未来描绘了一幅令人振奋的图景。

• 人机协作新范式：未来3-5年内，dLLM有望深刻改变人机协作模式。AI将不再仅仅是一个“生成者”，而是一个更像“协同创作者”或“智能助手”的角色。在设计、编程、写作、科研等领域，AI可以提供灵活的草稿，用户可以如同编辑文档一般，直接与AI进行来回迭代、精修细琢。这种深度互动将提升创造效率，拓展人类智能的边界。
• 迈向真正的“智能编辑”：传统AI对文本的理解和修改通常是“黑盒”式的，而dLLM的Token级可控性则意味着AI能够更好地理解用户的编辑意图，实现更为精细化和个性化的内容生成与修正。这将在法律文书起草、医疗报告撰写、个性化教育内容生成等对准确性和可控性要求极高的领域带来革命性影响。
• 新一代LLM Scaling Law的建立：对dLLM Scaling Law的探索将是未来研究的重中之重。如果能明确揭示参数、数据、计算量与模型性能之间的独特关系，dLLM有望在更低的资源消耗下达到与AR模型同等甚至更优的性能，从而重新定义大语言模型的发展路径和效率标准。
• 跨模态融合的天然优势：由于扩散模型在图像、视频生成领域已经取得了巨大成功，dLLM在文本领域的突破，预示着文本与图像、视频等模态的深度融合将更加顺畅。未来，一个统一的扩散框架可能能够处理多模态内容的生成和编辑，实现真正意义上的多模态智能。
• 伦理与治理新挑战：可编辑性带来的便利也伴随着新的伦理挑战。内容的任意修改可能增加深度伪造（Deepfake）的风险，对信息真实性构成威胁。同时，AI的迭代式生成过程也可能使得内容溯源和责任归属变得更加复杂。因此，未来的发展需要同步关注AI伦理与治理框架的创新，确保技术的健康发展和负责任的应用。

尽管赵俊博坦言dLLM的训练与推理层面仍处早期，但其“非共识”的解码轨迹和显著优势，正吸引着全球目光。这是一场关于AI如何生成、如何与人类协作的深刻哲学思辨，也是一次对既有技术范式发起挑战的商业豪赌。蚂蚁集团LLaDA 2.0的问世，无疑是这场赌局中掷下的一个关键筹码，预示着一个更加高效、可控、且与人类创造力深度融合的AI新纪元即将到来。

引用

• 扩散语言模型
• LLaDA 2.0
• AI生成范式
• Scaling Law
• 可控性