马斯克表示正探索“扩散推理模型”研究方向
研究员Hieu Pham在发帖提出“为何尚无扩散推理模型”的疑问，埃隆·马斯克当日回应“我们正着手研究”（We’re working on them），暗示xAI或其他团队正探索相关方向。
扩散模型最初用于图像生成，通过“加噪—去噪”迭代优化输出，具备全局一致性与并行性；而现有语言模型多基于自回归结构，逐步预测下一个token，线性性较强。Pham认为人类推理更像从模糊概念逐步澄清的“去噪过程”。
近年来已有多项研究涉足该领域，如2024年的Diffusion-of-Thought（思维扩散链）、2025年的ThinkDiff多模态模型及Mercury扩散语言模型等，显示扩散方法在推理与规划任务中展现潜力。讨论指出，扩散模型或能实现更自然的全局推理，但仍受限于离散文本建模与算力效率。
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