DiffusionGemma：用扩散模型做文本生成，速度比同尺寸自回归模型快4倍

DiffusionGemma：文本生成速度提升4倍的开源扩散模型

Google DeepMind 开源了 DiffusionGemma，一个用扩散模型（就是像画图 AI 那样从噪声里逐步去噪）来生成文字的模型。它不再一个字一个字往外蹦，而是一次性并行去噪出整段文本，所以延迟大幅降低，官方说比同尺寸的自回归模型快 4 倍。权重、代码和训练配方都放上了 Hugging Face。不过正文没披露具体的模型参数量、评测基准和...

推荐理由：Google DeepMind把扩散模型搬到了文本生成上，不是逐词蹦字，而是一次性并行去噪出整段，延迟降了4倍，这个数字挺诱人。全开源，代码和训练配方都有，从业者能直接上手验证。我会先打个折，因为正文没披露模型参数量、具体评测基准，没法判断实际效果和适用范围，但方法本身够新，对做推理优化的人是个强信号。