连续扩散语言模型推理突破：ELF-REG将连续扩散架构扩展至数学与代码任务
该研究针对全连续扩散语言模型（dLM）在复杂推理任务中落后于自回归（AR）模型的难题，提出了ELF-REG架构。研究团队将嵌入语言流（ELF）拓展至GSM8K、MATH-500、HumanEval等数学与代码基准，并引入结合表征对齐与纠缠的机制（REPA+REG），通过冻结的AR教师模型监督中间去噪步骤，有效提升了连续扩散模型并行解码与复杂逻辑推理的扩展能力。
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9月25日2026-09-25
大语言模型编程研究：究竟是在修复错误还是在重新编写代码？
大语言模型（LLM）已广泛应用于编程解题与缺陷修复，但现有研究通常将解题能力与修复能力独立评估，忽略了二者之间的关联。本研究重点探讨LLM在修复含错代码时相较于人类补丁的偏差程度，并验证模型是否存在倾向于直接生成全新解法而非局部修复的偏差。为此，研究团队构建了包含约3000次编程提交的数据集，系统分析模型修复缺陷的实际机制。