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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

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TL;DR · AI 摘要

阿里清华联合论文提出JustGRPO方法,通过强制顺序生成提升扩散模型推理性能,准确率超现有复杂算法。

核心要点

  • JustGRPO方法使GSM8K测试集准确率达89.1%
  • 任意顺序生成会导致'熵退化'现象,降低推理能力
  • 强制从左到右生成比复杂算法更有效

结构提纲

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  1. 扩散语言模型因任意顺序生成特性被寄予厚望但存在争议。

  2. 任意顺序生成在数学编程任务中反而降低模型推理能力。

  3. 模型倾向绕过关键逻辑节点导致推理路径被提前锁定。

  4. JustGRPO方法通过强制顺序生成提升推理性能。

  5. GSM8K测试集准确率超越所有复杂强化学习算法。

思维导图

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  • 扩散模型推理优化
    • 核心发现
      • 熵退化现象
      • 任意顺序缺陷
    • 解决方案
      • JustGRPO方法
      • 强制顺序生成
    • 实验结果
      • GSM8K 89.1%准确率
      • 超越复杂算法

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#扩散模型#ICML#阿里#清华#强化学习
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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

量子位的朋友们

2026-07-06

18:33:45

来源:

量子位

摘要样式

7月5日,阿里巴巴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。

图说:2026年7月5日,ICML 2026主席团公布两篇杰出论文名单,阿里巴巴与清华大学合作的论文入选。

dLLM(扩散大语言模型)是当前最受关注的下一代语言模型架构之一,Google的Gemini Diffusion、中国人民大学的LLaDA等都属于这一方向。主流大语言模型(LLM)如GPT、Qwen等生成文本就像打字,从左往右逐个生成token,与LLM不同,dLLM在生成文本时可以任意选择生成顺序,无需从左往右,理论上拥有更大的生成解空间,在近一两年被寄予厚望。但这篇论文首次提出质疑:在解决数学、编程等通用推理任务时,任意顺序生成非但不能提升模型能力,反而会成为陷阱。

研究发现,不确定性高的关键逻辑节点(如“因此”“所以”),像是一个分叉口。若采用从左向右的顺序,模型必须在此处当场作出选择,生成下一个token,不能跳过。若采用任意选择生成顺序,模型会倾向于绕过这些难点,优先处理容易的部分。等回头再填充这些节点时,前后文已经确立,原本的推理分叉口变成了填空题——答案被上下文锁定了。

图说:从左向右的自回归顺序(a)迫使模型在每个逻辑分叉口做出选择;任意顺序(b)绕过难点,优先处理容易部分,导致推理路径被提前锁死。(图片翻译自论文)

选择权被悄悄消解,研究者将这一现象命名为“熵退化”。实证数据证实了这一现象:在HumanEval代码生成任务上,从左往右顺序能解出、而任意顺序解不出的题目占21.3%,反向仅0.6%。且顺序的自由度越大,推理性能越差。

基于这一发现,团队提出的解决方案是“JustGRPO”——意为在强化学习训练阶段放弃任意顺序,强制模型从左到右生成,使用GRPO就可以了。GRPO是一种主流算法,让模型对同一道题生成多组答案、通过组内优劣对比来优化策略。

此前,为dLLM设计强化学习算法面临一系列工程难题,比如生成顺序不固定导致无法准确归因每个词的贡献,各团队不得不引入各种复杂手段。“JustGRPO”则是一种大道至简的方法,类似于当所有人在给左手练力量,有人说:为什么不直接用右手?

“JustGRPO”训练完成后,模型推理速度不受影响,推理效果大幅提高。在GSM8K(业界衡量大模型推理能力的标准测试集,包含约8500道多步推理小学数学应用题)上达到89.1%准确率,全面超越d1、ESPO、SPG、GDPO等所有为扩散模型专门设计的复杂强化学习算法。

(附:论文下载地址https://arxiv.org/abs/2601.15165)

本文由阿里x清华提供,量子位获授权转载,观点归原作者所有。

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