蚂蚁集团开源dInfer推理框架，显著提升扩散语言模型（dLLM）推理速度超10倍，使其在效率上首次超越自回归模型，结合其LLaDA-MoE模型在精度上的突破，共同为通用人工智能（AGI）的实现开辟了一条高效且具竞争力的“主干道”。这一进展不仅大幅降低了AI应用的商业化成本，还将重塑AI架构范式，加速产业智能化进程并引发深远的社会影响。

TraceRL框架通过创新性地对齐扩散语言模型（DLM）的训练目标与推理轨迹，显著提升了DLM的性能与训练效率，使其在复杂推理任务上超越了更大规模的自回归模型，预示着AI推理能力与计算效率的深刻变革。这一创新及其开源框架dLLM-RL，正加速DLM成为下一代高效智能体的核心基石，开启“RL大一统”的新范式。

蚂蚁集团与人民大学联合发布的LLaDA-MoE，是全球首个原生MoE架构的扩散语言模型，其性能与主流自回归模型Qwen2.5-3B-Instruct持平，并在推理速度上占据优势，为AGI探索开辟了新路径。然而，该技术仍需在应对“效率悖论”和提升序列级准确性方面持续优化，以在更广泛的商业应用中证明其价值。