腾讯提出面向推荐的离散扩散语言模型
_reachsumit · x · 2026-07-24
腾讯提出了一种用于推荐系统的 离散扩散语言模型，思路是用它替代传统的自回归生成。
与按顺序逐个 token 预测不同，这个方法采用：
- 双向去噪
- 迭代式精炼
核心变化是把推荐建模成一种“从噪声中逐步恢复完整序列”的过程，而不是经典的 next-token 生成。
「研究」频道最新
- IBM Research 报道 AI eval 标准化工作 — evijit · 2026-07-24
- Agent 系统会走对每一步，却丢了正确状态 — Present-Quantity-813 · 2026-07-24
- AREX 提出内外双循环的递归自改进研究智能体 — _reachsumit · 2026-07-24
- NeurIPS 审稿人吐槽撞上 Pangram AI 二元评分截图 — torchcompiled · 2026-07-24
- 可编辑文本用户画像让推荐系统更可控 — _reachsumit · 2026-07-24
- 阿里研究发现生成式推荐仍受冷启动限制 — _reachsumit · 2026-07-24