在 Google I/O 2025 上Google DeepMind首次公开了其正在开发的前沿技术 —— Gemini Diffusion，这是一种将扩散模型应用于语言建模的全新方法。
什么是 Gemini Diffusion？
- 传统语言模型（如 GPT）采用自回归（autoregressive）机制，一次生成一个 token。
- Gemini Diffusion 则借鉴图像生成领域的“扩散模型”机制——通过逐步去噪的方式生成完整输出。
这种非因果（non-causal）推理方式带来了两个重大优势：
- 惊人的生成速度：可达 2000 token/秒，包括 tokenization、预填充、过滤等全部计算流程。
- 更强的全局推理能力：不依赖一步步线性生成，能够在整体范围内思考问题。
模型原理
🆚 与传统自回归模型的区别
自回归模型（如 GPT、PaLM 等）：
- 按顺序预测下一个词（token），一个接一个生成。
- 优点：结构简单、广泛应用。
- 缺点：生成速度慢、全局连贯性受限。
Gemini Diffusion 模型（基于扩散机制）：
- 核心思想：从随机噪声中逐步“去噪”生成文本，类比于图像扩散模型（如 Stable Diffusion）。
- 每一步不是直接生成词，而是对当前生成的内容进行微调和纠错。
- 能更快实现内容构建，并能在生成过程中进行错误修正（error correction）。
主要优势
工作方式：先将一个“完整的文本表示”加入噪声破坏，然后训练模型逐步“去噪”，恢复为合理文本。
优势：
- 允许整体式生成：可以一开始生成一个大致草稿，然后反复迭代改进；
- 天然支持纠错与编辑：因为本质上每一步都在“调整”内容；
- 适合复杂结构的生成：如数学、编程语言，要求结构和语义严谨。
🧩 自然的纠错机制
- 传统模型生成错误需要外部工具检测与重写。
- 扩散机制本身包含逐步修正过程，使得输出更流畅、准确。
🧮 数学与代码处理能力强
- Gemini Diffusion 在“可验证的结构化内容”上表现优越。
- 例如：数学表达式、程序代码，需满足语法正确性与逻辑一致性，扩散模型更擅长这类“编辑式生成”。
案例演示
1. 编程场景表现卓越
Gemini Diffusion 特别擅长代码生成，Brendan 称之为“vibe coding”体验：几乎是实时写出高质量代码。
实测速度达 2000 tokens/秒，这个速度包括了：
- tokenization
- 预填充（prefill）
- 安全过滤
- 输出合成
👉 对比 GPT-4/Claude 等自回归模型，速度提升非常显著，适合高频互动或低延迟场景（如代码编辑器、聊天机器人等）。
2. 复杂数学问题也能轻松解决
传统语言模型（如 GPT-4o）在面对“先答后解”、“跨步骤逻辑”的数学题时容易失败，因为它们是逐步预测的，每一步都会放大之前的错误。
Gemini Diffusion 采用非因果结构，可以“先构建完整答案的逻辑框架，再填充细节”。
📌 示例问题 1：
题目：「(√(81) * (2/3))² + (15 - 3) / (2²)」请先给出答案再推导过程。
答案：39
✅ Gemini Diffusion 正确完成，GPT-4o 未能解出。
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3. 非线性、多步骤推理能力
📌 示例问题 2：
题目：「150 到 250 之间有多少个质数？先输出数量，再列出所有质数。」
答案：18 个质数，列表输出为 [151, 157, ..., 241, 251]
✅ Gemini Diffusion 准确完成，GPT-4o 同样失败。
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4. 非自回归结构 = 推理不再被“顺序”限制
扩散机制的非自回归特性让模型可以全局优化答案结构，解决那些需要“先知道结尾再写开头”的任务，打破传统 token-by-token 限制。
应用前景与影响
✅ 应用场景
- 高可靠性语言生成（如金融、法律、医疗文本）
- 编程辅助工具（代码生成、错误修复）
- 数学问题自动解答
- 文本编辑、润色、重写任务
🚀 技术前景
- 有望与图像/语音等多模态扩散模型融合；
- 打破现有大型语言模型范式，形成“后自回归时代”的新一代架构；