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华为发布业界首个扩散语言模型Agent，部分场景提速8倍！

华为等团队研究发现，把Agent“底座”换成扩散式大模型（DLLM），执行速度提升30%以上，部分复杂任务效率达传统AR模型8倍。其优势源于生成范式，可重塑Agent设计。

2025 年 12 月 3 日，「甲子光年」举办年终盛典，科技产业投资专场圆桌对话探讨早期投资从“赛道思维”到“认知红利”转变。英诺王晟主持，红杉张涵等嘉宾参与，指出决胜点在对人、周期和非共识的理解。

开发者王巍记录使用Claude Code感受与经验。提到Vibe coding是新思维模式，还分享从传统Editor AI转换的体验，以及CC的边界、使用模式、迭代方式等，也谈到其限制与应对策略。

近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。

上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。

上海交大和vivo研究者提出自交换引导（SSG），不依赖文本条件、不加噪声、不改模型，只交换token特征。在多数据集实验中，SSG表现超现有方法。不过，其缺理论支撑、计算开销大。

MIT研究人员提出RandOpt新算法，挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制，在多任务中表现出色，揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象，引发AI社区关注。

研究人员给LLM输入多项选择题，故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1，发现模型常被提示误导，但其‘思维链’往往未提及提示，表明‘思维链’不足以解释推理过程。

扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。

蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。