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近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
文本生成这件事，扩散大语言模型（dLLMs）正展现出巨大的潜力。但与此同时，它也面临着严重的计算瓶颈——为此，哈工大（深圳）与华为、深圳河套学院的研究团队提出了一套免训练加速框架Dynamic-dLLM。
在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
中国人民大学团队在论文DLLM-Searcher中，第一次让扩散大语言模型（dLLM）学会了这种“一心二用”的本事。目前主流的搜索Agent，不管是Search-R1还是R1Searcher，用的都是ReAct框架。这个框架的执行流程是严格串行的：
基于真实居民健康档案构建的MedLLM-EHR-EVAL-V2评测集显示，星火医疗大模型在智能健康分析、报告解读、运动饮食建议、辅助诊疗、智能用药审核等关键任务上，得分均显著超越国内外主流大模型。
扩散语言模型（dLLM），这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向，如今终于迎来了质变。
扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特性而备受关注，如能加速的非自回归并行生成特性，能直接起草编辑的特性，能数据增强的特性。然而，其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归（AR）模型。
扩散语言模型（Diffusion LLMs, dLLMs）因支持「任意顺序生成」和并行解码而备受瞩目。直觉上，打破传统自回归（AR）「从左到右」的束缚，理应赋予模型更广阔的解空间，从而在数学、代码等复杂任务上解锁更强的推理潜力。
在大语言模型（LLM）落地应用中，推理速度始终是制约效率的核心瓶颈。传统自回归（AR）解码虽能保证生成质量，却需逐 token 串行计算，速度极为缓慢；扩散型 LLM（dLLMs）虽支持并行解码，却面
基于扩散的大语言模型 (dLLM) 凭借全局解码和双向注意力机制解锁了原生的并行解码和受控生成的潜力，最近吸引了广泛的关注。例如 Fast-dLLM 的现有推理框架通过分块半自回归解码进一步实现了 dLLM 对 KV cache 的支持，挑战了传统自回归 LLMs 的统治地位。