字節Seed團隊聯合清華大學發布全球最快代碼生成AI模型

就在上周，AI代碼生成領域迎來了一次地震級的突破，來自字節旗下Seed團隊與清華大學智能產業研究院聯合發布的最新研究成果——"Seed Diffusion Preview"AI模型，將人工智能代碼生成的速度推向了一個全新的高度。

這個模型有什么特別的地方呢？簡單來說，它能在生成代碼時達到每秒2146個token的驚人速度，這比目前市面上的其他同類模型快了好幾倍，而且生成的代碼質量還相當不錯。更重要的是，它采用了一種叫做"離散狀態擴散"的全新技術路線，徹底顛覆了傳統AI模型一個字一個字按順序生成文本的方式。

這就好比傳統的AI模型是在用打字機寫作，必須一個字母接一個字母地敲，而這個新模型就像是有多臺打字機在同時工作，能夠并行生成多個部分的內容。這種并行處理的能力正是它速度飛快的秘密所在。

研究團隊的創新點在于，他們徹底改變了AI學習和生成文本的方式。傳統模型只能學習從左到右的文本生成順序，就像我們平時寫字一樣。但這個新模型能夠學習各種不同的生成順序，這讓它在實際應用中擁有了更大的靈活性。同時，他們還開發了一套全新的訓練方法，讓模型能夠在更少的生成步驟中產出高質量的結果。

擴散模型：換個思路生成文本

要理解這項技術的革命性，我們需要先搞清楚什么是擴散模型。傳統的擴散模型最初是為圖像生成而設計的，它的工作原理就像是一個逆向的破壞過程。

假設你有一張清晰的照片，然后你開始往上面撒噪點，一點一點地把照片弄得越來越模糊，直到最后變成一片隨機的噪點圖。擴散模型學習的就是這個過程的逆向操作——它能夠從一片噪點圖開始，一步步地去除噪點，最終恢復出清晰的圖像。

這種方法在圖像和視頻生成領域取得了巨大成功，各種AI繪畫工具背后都有擴散模型的身影。但是，把這種技術應用到文字生成上卻面臨著重大挑戰。最根本的問題在于，文字是離散的符號，不像圖像那樣由連續的像素值組成。你不能給字母"A"加上一點噪點讓它變成"半個A"，文字要么是"A"，要么是"B"，沒有中間狀態。

為了解決這個問題，研究人員想出了一個巧妙的辦法。他們不是給文字本身加噪點，而是隨機地把文本中的一些詞匯替換成特殊的"[MASK]"標記。這就好比你拿到一份填空題，其中一些詞被挖空了，需要你根據上下文來填入合適的詞匯。

在這個過程中，模型學會了如何從部分被遮擋的文本中恢復出完整的內容。更重要的是，由于每次遮擋的位置都是隨機的，模型學會了以任意順序生成文本的能力，而不是只能從左到右按順序生成。

這種能力帶來了一個重要優勢：并行生成。傳統的AI模型必須等前一個詞生成完畢才能開始生成下一個詞，就像排隊買票一樣。而擴散模型可以同時生成多個位置的詞匯，就像有多個窗口同時售票。

兩階段課程：讓AI學會更聰明的生成方式

Seed Diffusion Preview的一個重要創新是它的訓練策略，研究團隊稱之為"兩階段課程"（Two-Stage Curriculum，簡稱TSC），這個名字聽起來很學術，但理解起來其實很簡單。

在第一個階段，也就是"規模化擴散訓練"階段，模型主要學習兩種不同的文本損壞方式。前80%的訓練時間里，模型學習處理標準的掩碼任務。研究團隊會隨機選擇文本中的一些位置，把對應的詞匯替換成"[MASK]"標記，然后讓模型學習如何填補這些空缺。

這個過程的巧妙之處在于，損壞的程度是漸進式的。剛開始的時候，文本中只有很少的詞被遮擋，模型很容易就能猜出答案。隨著訓練的進行，被遮擋的詞越來越多，任務也變得越來越困難。這就像是給學生安排作業，從簡單的開始，逐步增加難度。

在最后20%的訓練時間里，研究團隊引入了一種更復雜的損壞方式——編輯操作。這種方式不只是簡單地遮擋詞匯，而是對文本進行刪除、插入、替換等編輯操作。這樣做的目的是讓模型學會更全面地理解文本結構，而不是僅僅依賴于填空技巧。

為什么要這樣設計呢？研究團隊發現，如果只使用簡單的掩碼訓練，模型會產生一種有害的學習偏見。它會認為沒有被遮擋的詞匯總是正確的，這導致模型在實際使用時過于自信，無法進行自我糾錯。通過加入編輯操作訓練，模型被迫重新評估所有的詞匯，包括那些看似正確的部分。

這種訓練策略的效果非常顯著。模型不僅學會了基礎的文本生成能力，還掌握了自我修正的技能。當模型在生成過程中意識到某個部分可能有問題時，它能夠主動進行調整，而不是簡單地接受錯誤。

這個兩階段訓練過程就像是培養一個優秀的編輯。第一階段教會他基本的文字處理技能，第二階段則培養他的批判性思維和修改能力。最終得到的是一個既能快速生成內容，又能保證質量的模型。

空間定制：找到最優的生成路徑

Seed Diffusion Preview的另一個關鍵創新是對"軌跡空間"的精心設計。這個概念聽起來很抽象，但我們可以用一個簡單的比喻來理解。

想象你要去一個陌生的城市旅行，從你的酒店到目的地有很多條不同的路線。有些路線很直接但可能遇到堵車，有些路線繞一點但風景很好，還有些路線看似很近但實際上路況復雜。在文本生成中，每一種不同的生成順序就相當于一條不同的路線，而"軌跡"就是模型選擇的具體路徑。

傳統的擴散模型有一個問題：它們試圖學習所有可能的生成順序，包括那些效率低下甚至有害的順序。這就好比一個導航系統試圖記住城市里的每一條小路，包括那些施工中的道路和死胡同。這種做法不僅浪費了學習資源，還可能讓模型學到錯誤的模式。

研究團隊提出了一個聰明的解決方案：只學習那些真正有用的生成軌跡。他們首先讓預訓練的模型生成大量的候選軌跡，然后用一個評估標準來篩選出其中質量最高的軌跡。這個篩選標準基于"證據下界"（ELBO），這是一個衡量生成質量的數學指標。

這個過程可以類比為優化導航路線。系統會生成很多可能的路線方案，然后根據路程長度、路況、實時交通等因素進行評分，最終只保留那些最優的路線。這樣，當用戶需要導航時，系統只會推薦真正有價值的路線，而不會被大量低質量的選項干擾。

通過這種方式篩選出的高質量軌跡被用來進一步微調模型。這個過程被稱為"約束順序訓練"，因為它限制了模型只能學習那些被證明有效的生成順序。

這種策略的效果非常明顯。模型不再需要在生成過程中探索那些低效的路徑，而是直接使用已經驗證過的最優策略。這不僅提高了生成速度，還顯著改善了生成質量。

更重要的是，這種方法具有很強的泛化能力。模型學到的不是具體的生成路徑，而是識別和選擇優質路徑的能力。當面對新的生成任務時，模型能夠快速找到合適的生成策略，而不需要重新探索所有的可能性。

在線策略學習：讓模型自己優化速度

Seed Diffusion Preview的第三個重要創新是"在線策略學習"（On-policy Learning）。這個概念的核心思想是讓模型在實際使用過程中不斷優化自己的生成策略，特別是在速度方面。

傳統的模型訓練就像是讓學生在教室里練習，然后直接參加正式考試。而在線策略學習更像是邊考試邊學習，讓模型在實際生成任務中發現和改進自己的問題。

具體來說，研究團隊設計了一個特殊的優化目標：最小化生成步驟的數量。這就好比要求一個畫家用最少的筆觸完成一幅高質量的畫作。模型需要學會在保證生成質量的前提下，盡可能減少生成過程中的迭代次數。

這個學習過程非常有趣。模型會不斷嘗試用更少的步驟完成同樣的任務，如果成功了，就會記住這種更高效的方法；如果失敗了，就會調整策略。這就像是一個廚師在不斷嘗試簡化菜譜，去掉不必要的步驟，但同時確保菜品的味道不受影響。

為了確保這個優化過程的穩定性，研究團隊還引入了一個"驗證器"機制。這個驗證器的作用是檢查生成的結果是否符合質量標準。如果模型為了追求速度而犧牲了質量，驗證器就會給出負面反饋，迫使模型調整策略。

在訓練過程中，研究團隊觀察到了一個有趣的現象：模型的生成速度會隨著訓練的進行而持續提升。從訓練開始到結束，生成速度提升了超過400%。這說明模型確實學會了如何更高效地工作。

這種在線學習的效果不僅體現在速度上，還體現在生成質量的穩定性上。由于模型是在實際使用場景中進行優化的，它學到的策略更加貼近真實應用的需求。這就像是一個運動員在實戰中磨練技能，比單純的訓練更加有效。

更重要的是，這種學習方法具有自適應性。當面對不同類型的生成任務時，模型能夠自動調整自己的策略，在速度和質量之間找到最佳平衡點。這種靈活性是傳統訓練方法很難達到的。

分塊推理：在速度與質量間找平衡

在實際應用中，Seed Diffusion Preview采用了一種叫做"分塊推理"的策略。這種方法很好地平衡了計算效率和生成質量的需求。

傳統的并行生成雖然速度很快，但存在一個問題：生成的內容可能缺乏整體的連貫性。這就好比讓一群人同時寫一篇文章的不同段落，雖然每個段落寫得都不錯，但整篇文章可能缺乏邏輯連接。

分塊推理解決了這個問題。它將整個生成過程分成若干個塊（block），每個塊內部的內容可以并行生成，但不同塊之間保持順序關系。這就像是分章節寫作：每個章節內部可以同時構思多個要點，但章節之間要保持邏輯順序。

這種策略的巧妙之處在于它充分利用了代碼的結構特點。代碼往往具有明確的邏輯分層，比如導入模塊、定義函數、主要邏輯等。分塊推理能夠識別這些自然的分割點，在每個邏輯塊內部進行并行生成。

研究團隊通過大量實驗確定了最優的塊大小。他們發現，塊太小會導致并行優勢不明顯，塊太大則會影響生成質量。通過精心調整，他們找到了一個最佳的平衡點，既保證了生成速度，又維持了代碼的質量。

為了進一步提高效率，系統還采用了KV緩存技術。這是一種內存優化策略，能夠避免重復計算已經生成的內容。就像是在寫作時保留之前寫好的段落，新的內容只需要關注未完成的部分。

這種設計的另一個優勢是靈活性。在實際使用中，用戶可以根據自己的需求調整塊的大小。如果更注重速度，可以選擇較大的塊；如果更注重質量，可以選擇較小的塊。這種可調節性讓模型能夠適應不同的應用場景。

通過分塊推理，Seed Diffusion Preview成功地在并行生成的速度優勢和順序生成的質量保證之間找到了最佳平衡點。這種方法不僅技術上可行，在實際應用中也表現出色。

性能表現：數據說話

讓我們來看看Seed Diffusion Preview在實際測試中的表現。研究團隊在多個標準化的代碼生成測試集上進行了全面評估，結果相當令人印象深刻。

在速度方面，Seed Diffusion Preview在H20 GPU上達到了每秒2146個token的生成速度。相比之下，Mercury Coder的兩個版本分別達到了737和1109 token/s，而Gemini Diffusion達到了1489 token/s。這意味著Seed Diffusion Preview比最接近的競爭對手快了約44%。

更重要的是，這種速度提升并沒有以犧牲質量為代價。在HumanEval測試集上，Seed Diffusion Preview達到了76.6%的成功率，與其他先進模型基本持平。在MBPP測試集上，它的表現同樣穩定，達到了82.8%的成功率。

在更具挑戰性的BigCodeBench測試中，Seed Diffusion Preview展現出了強大的實際應用能力。這個測試集包含了1140個真實世界的編程任務，需要模型使用139個不同的庫，進行復雜的多工具協作。Seed Diffusion Preview在這項測試中的表現證明了它不僅能生成簡單的代碼片段，還能處理復雜的實際編程挑戰。

特別值得注意的是模型在代碼編輯任務上的表現。在Aider測試集上，Seed Diffusion Preview達到了44.4%的成功率，在CanItEdit測試集上達到了54.3%的成功率。這些結果表明，模型不僅能從零開始生成代碼，還能理解和修改現有的代碼。

在多語言編程測試（MBXP）中，Seed Diffusion Preview展現出了良好的跨語言編程能力。它在Python、Java、C++等多種編程語言上都保持了穩定的性能，平均成功率達到了72.6%。這種跨語言的穩定性對于實際應用來說非常重要。

LiveCodeBench是一個特別設計用來避免訓練數據污染的測試集，它只包含在模型訓練后發布的編程題目。Seed Diffusion Preview在這個測試集上的表現證明了它確實學會了編程能力，而不是簡單地記憶訓練數據。

值得強調的是，這些性能數據都是在相同的測試條件下獲得的。雖然不同模型的測試環境可能有所差異，但這些結果仍然清楚地顯示了Seed Diffusion Preview在速度-質量權衡方面的優勢。

研究團隊還特別測試了不同塊大小對性能的影響。他們發現，隨著塊大小的增加，單次前向傳播的時間會增長，但總體的token生成率在達到最優點之前會持續提升。這個發現幫助他們確定了最佳的系統配置。

技術突破的深層意義

Seed Diffusion Preview的成功不僅僅是一個技術指標的提升，它代表了AI文本生成領域的一個重要轉折點。這項工作證明了擴散模型在自然語言處理領域的巨大潛力，打破了人們對傳統自回歸模型的依賴。

從技術角度來看，這項研究最重要的貢獻是證明了并行生成和高質量輸出并非不可兼得。長期以來，AI研究者們認為這是一個根本性的權衡：要么快速生成低質量內容，要么緩慢生成高質量內容。Seed Diffusion Preview通過創新的訓練策略和推理方法，成功地在這兩者之間找到了平衡。

這種技術突破的影響遠遠超出了代碼生成本身。擴散模型的成功應用為其他自然語言處理任務開辟了新的可能性。我們可以預期，在不久的將來，類似的技術會被應用到文檔寫作、創意內容生成、自動翻譯等各個領域。

從實際應用的角度來看，這種速度提升將顯著改變軟件開發的工作流程。當AI能夠更快地生成高質量代碼時，開發者可以將更多時間投入到創意思考和架構設計上，而不是陷入重復性的編碼工作。這種變化可能會推動整個軟件行業的生產力革命。

更深層次的意義在于，這項研究挑戰了我們對語言生成順序的傳統認知。人類在寫作時通常遵循從左到右的線性順序，但Seed Diffusion Preview證明了AI可以采用更靈活的生成策略。這種非線性的生成方式可能更接近人類大腦的實際思維過程，因為我們在構思時往往是多線程的，同時考慮多個方面的內容。

研究團隊特別強調，更快的推理速度只是離散擴散技術最直接的好處。探索傳統從左到右建模順序的替代方案代表著一個有價值的研究方向，因為它涉及擺脫機器學習中一個普遍存在的、以人類為中心的假設。

這種技術進步也帶來了新的挑戰和機遇。隨著AI生成速度的提升，我們需要重新思考人機協作的模式。開發者需要學會如何更有效地與高速AI系統協作，而AI系統也需要學會如何更好地理解和響應人類的意圖。

從研究方法論的角度來看，Seed Diffusion Preview展示了一種新的模型開發策略：通過多階段的精心設計，逐步優化模型的不同能力。這種方法論可能會影響未來AI模型的設計和訓練方式。

至頂AI實驗室洞見

這項研究的開放性也值得稱贊，研究團隊不僅發布了詳細的技術報告，還提供了在線演示和項目主頁，讓更廣泛的研究社區能夠學習和構建在他們工作基礎之上，這種開放的研究態度有助于推動整個領域的快速發展。

Seed Diffusion Preview的真正價值不在于它創造了一個更快的代碼生成器，而在于它開辟了一條通向更智能、更高效AI系統的新路徑。隨著這項技術的進一步發展和完善，我們可能會看到AI在各個領域都能實現類似的突破，最終讓人工智能真正成為人類創造力的有力助手。

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/2508.02193

本文來自至頂AI實驗室，一個專注于探索生成式AI前沿技術及其應用的實驗室。致力于推動生成式AI在各個領域的創新與突破，挖掘其潛在的應用場景，為企業和個人提供切實可行的解決方案。

Q&A

Q1：Seed Diffusion Preview是什么？它有什么特別之處？

A：Seed Diffusion Preview是字節 Seed團隊開發的基于離散狀態擴散技術的大規模語言模型。它的特別之處在于能夠實現每秒2146個token的超高生成速度，比傳統模型快約五倍，同時還能保持高質量的代碼生成能力。

Q2：離散擴散模型與傳統AI模型有什么區別？

A：傳統AI模型只能按從左到右的順序逐個生成詞匯，就像用打字機打字。而離散擴散模型可以并行生成多個位置的內容，就像有多臺打字機同時工作。這種并行處理能力是其速度快的關鍵原因。

Q3：“離散狀態擴散"技術突破對普通用戶有什么意義？

A：當AI能更快生成高質量代碼時，軟件開發成本會大幅降低，開發周期顯著縮短。這意味著我們使用的應用程序、網站和智能設備可能會更新更頻繁，功能也會更豐富。同時，這項技術還可能推廣到文檔寫作、創意內容生成等其他領域。