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中文(ZH) 极简方案刷新扩散模型推理纪录，阿里清华论文入选ICML杰出论文

阿里巴巴-清华大学关于dLLM推理的论文荣获ICML杰出论文奖

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

阿里巴巴与清华大学合作的论文《The Flexibility Trap: Rethinking the Value of Arbitrary Order in Diffusion Language Models》（灵活性陷阱：重新思考扩散语言模型中任意顺序的价值）荣获2026年ICML杰出论文奖。该研究挑战了扩散大型语言模型（dLLMs）受益于任意token生成顺序的普遍观点。研究表明，这种灵活性会导致“熵退化”，从而阻碍推理能力，尤其是在需要逻辑推理的任务中。研究人员提出了一种名为“JustGRPO”的简化方法，该方法在强化学习过程中强制执行从左到右的生成顺序，从而提高了推理性能并保持了推理速度。 AI

影响 挑战了dLLM架构中的一个核心假设，可能简化未来的模型开发并提高推理性能。

排序理由 学术论文在顶级人工智能会议上获得最高奖项。

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    <p>7月5日，阿里巴巴与清华大学合作的论文 The Flexibility Trap: Rethinking the Value of Arbitrary Order in Diffusion Language Models（灵活性陷阱：重新审视扩散语言模型中任意顺序生成的价值）入选AI顶会ICML杰出论文（Outstanding Paper），杰出论文是ICML最高荣誉，代表当年最具影响力的研究工作，通常只授予2-3篇，获奖率仅占接受论文的千分之一。</p><p style="text-align: center;"><img src="https:…

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