蚂蚁集团突破性发布dInfer：让AI写作比人类打字还快的神奇技术

这项由蚂蚁集团联合浙江大学、西湖大学、中国人民大学、中科院大学、上海交通大学等多家顶尖学术机构共同完成的研究，于2025年10月发表在计算机科学领域的重要学术期刊上。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv编号2510.08666v2查询完整论文。

过去几年，我们见证了人工智能在写作方面的惊人进步。从最初的简单句子生成，到现在能够写出流畅文章的大语言模型，AI的文字创作能力让人叹为观止。然而，这些AI系统有一个共同的"慢性子"特点——它们只能一个字一个字地往外蹦，就像用一根手指在键盘上戳字一样缓慢。

但蚂蚁集团的研究团队却想出了一个完全不同的思路。他们开发的新系统叫做dInfer，能够让AI像十指飞舞的打字高手一样，同时处理多个位置的文字生成，速度比传统方法快了好几倍。这就像是给原本只能用一根手指打字的AI装上了十根手指，甚至是多双手同时工作。

要理解这个突破的意义，我们需要先了解传统AI写作的工作方式。就好比你在写一封信，传统的AI系统必须严格按照从左到右的顺序，写完第一个字才能写第二个字，写完第二个字才能写第三个字，绝不能跳跃或并行处理。这种方式虽然能保证逻辑连贯，但速度确实受到了很大限制。

扩散语言模型的出现改变了这种局面。它们采用了一种全新的生成策略，不再按部就班地从左到右写字，而是像拼图一样，可以同时在多个位置放置合适的文字块。这种方法的核心思想是先生成一个模糊的草稿，然后通过多次修改和完善，最终得到清晰完整的文章。这就像艺术家画画时，先画出整体轮廓，再逐步添加细节，最后完成精美作品的过程。

然而，这种并行生成方式虽然理论上很有前景，但在实际应用中却面临着三个主要挑战。首先是计算成本问题，因为需要进行多轮迭代修改，所以比传统方法需要更多的计算资源。其次是质量控制问题，当AI试图同时生成多个位置的文字时，往往容易出现逻辑不一致或语义冲突的情况。最后是缺乏统一的推理框架，导致不同研究团队的成果难以比较，就像各自为政的小作坊，无法形成统一的行业标准。

正是为了解决这些问题，蚂蚁集团的研究团队开发了dInfer这套完整的推理框架。他们将整个系统设计成了四个核心组件，就像一个高效的文字工厂中的四个专门车间。

第一个车间是模型组件，负责提供不同类型的AI写作引擎，包括LLaDA、LLaDA-MoE等多种变体。这就像是工厂的动力源，为整个生产线提供基础能力。

第二个车间是扩散迭代管理器，它的作用是控制整个写作过程的节奏和顺序。传统的方法是简单地将文章分成固定大小的块来处理，但研究团队开发了一种叫做"迭代平滑"的新技术。这种技术的巧妙之处在于，它不会简单地丢弃上一轮处理中那些没有被最终采用的文字信息，而是将这些"备选方案"以某种方式保留下来，为下一轮的处理提供更丰富的背景信息。这就像厨师在做菜时，不仅要关注当前这一步的操作，还要记住之前调味的经验，这样做出来的菜才会更有层次感。

第三个车间是解码策略组件，这是整个系统最有创意的部分。研究团队开发了三种不同的并行解码方法。第一种叫做阈值解码，它会根据AI对每个位置文字的确信程度来决定是否立即确定该位置的文字。就像学生做选择题时，如果对某个答案非常确定，就会立即填写，而对不确定的题目则继续思考。

第二种方法叫做分层解码，这是研究团队的原创发明。它采用了分而治之的策略，将待填写的文字区域递归地分成更小的子区域，然后优先在每个区域的中心位置确定文字。这种方法的好处是能够减少相邻位置之间的相互干扰，提高生成质量。这就像解决复杂问题时，我们常常采用的"化整为零"策略，将大问题分解成小问题逐个击破。

第三种方法叫做信用解码，这是另一个巧妙的创新。系统会为每个位置的每个候选文字维护一个"信用积分"，记录该文字在历次迭代中被选中的频率和置信度。那些在多轮迭代中表现稳定的文字会获得更高的信用分，从而更容易被最终选中。这种机制类似于我们在做决策时往往会相信那些经过时间考验的选择，而对朝三暮四的方案保持谨慎。

第四个车间是KV缓存管理器，这个组件解决了一个技术上的关键难题。在传统的从左到右生成模式中，AI可以将之前计算的中间结果缓存起来重复使用，大大提高效率。但在并行生成模式中，由于文字内容会在多轮迭代中不断变化，简单的缓存重用会导致错误。研究团队开发了一种叫做"邻域缓存刷新"的策略，它会智能地判断哪些缓存内容需要更新，哪些可以继续使用。具体做法是，当某个区域的文字发生变化时，不仅更新该区域的缓存，还会更新其周边邻近区域的缓存，确保整个系统的一致性。这就像家里重新装修某个房间时，不仅要考虑这个房间本身，还要考虑对相邻房间的影响，确保整体风格的协调。

除了这四个核心组件，研究团队还在系统层面进行了多项优化。他们采用了张量并行和专家并行两种技术来最大化GPU的利用率。张量并行就像是将一个大任务分配给多个工人同时完成，而专家并行则是让不同的专家负责不同类型的子任务。这两种并行方式的结合，让系统即使在只处理一个文档的情况下也能充分利用多个GPU的计算能力。

他们还使用了PyTorch编译和NVIDIA CUDA图等先进技术来优化底层的计算执行。这就像给汽车引擎进行精密调校，虽然从外观上看不出什么变化，但实际性能会有显著提升。

特别值得一提的是，研究团队还引入了一种叫做"循环展开"的技术来消除扩散迭代之间的等待时间。在传统实现中，系统必须等待一轮迭代完全结束后才能开始下一轮，这就像工厂的流水线上，每个工位都要等前一个工位完全完成才能开始工作。循环展开技术打破了这种严格的同步限制，让GPU能够连续不断地工作，就像让流水线保持满负荷运转状态。

为了验证这套系统的效果，研究团队进行了全面的测试。他们选择了六个不同领域的数据集进行评估，包括代码生成任务如CRUX-O、LiveCodeBench、MBPP和HumanEval，数学推理任务如GSM8K，以及指令跟随任务如IFEval。这些测试就像是全方位的体检，确保新系统在各种场景下都能正常工作。

测试结果让人眼前一亮。在HumanEval代码生成任务中，dInfer系统在批量大小为1的情况下达到了超过1100个令牌每秒的处理速度，而在六个基准测试的平均表现中也达到了800多个令牌每秒。这个速度比之前的Fast-dLLM系统快了10倍以上，同时保持了相同的生成质量。更令人惊喜的是，即使与高度优化的传统自回归模型QWen2.5-3B相比，dInfer仍然能够提供2到3倍的速度提升。

这些数字背后的意义非常重大。要知道，在AI应用中，推理速度往往是决定用户体验和商业可行性的关键因素。一个能够将响应时间从几秒钟缩短到不到一秒的系统，将为实时对话、在线编程辅助、智能写作等应用带来质的飞跃。

研究团队还专门训练了一个叫做LLaDA-MoE-TD的增强版本模型。他们采用了"轨迹压缩"的训练方法，让模型学习如何在更少的迭代步骤中完成高质量的文本生成。这种方法的核心思想是从模型自己的生成过程中挖掘出最有效的路径，然后专门训练模型走这些"捷径"。这就像是让一个新手司机学习资深司机的最优行驶路线，避免不必要的绕路和停顿。

具体的训练过程分为两个阶段。第一阶段是收集高质量的生成轨迹，研究团队让预训练的扩散语言模型在大量任务上进行生成，然后用外部验证器筛选出那些最终结果正确的生成过程。对于数学问题，他们会检查答案是否正确；对于代码生成，他们会验证代码是否能正常运行。这样就得到了一个由优质生成路径组成的数据集。

第二阶段是压缩过渡学习，模型不再学习传统的单步过渡，而是学习如何从生成过程的早期状态直接跳跃到后期状态。这就像训练跳远运动员时，不仅要练习每一步的跑步动作，更要练习如何在助跑后实现最远距离的跳跃。通过这种训练，LLaDA-MoE-TD版本在数学推理任务上的并行解码效率提高了99.8%，在其他领域也平均提高了45.3%。

从技术架构的角度来看，dInfer的模块化设计具有重要意义。不同的组件可以像乐高积木一样自由组合，研究人员可以根据具体应用场景选择最合适的算法组合。例如，对于注重速度的应用，可以选择更激进的并行解码策略；对于注重质量的应用，可以选择更保守的迭代平滑方法。

这种模块化设计还为未来的扩展留下了空间。随着新的算法和技术的出现，可以很容易地集成到现有框架中，而不需要重新设计整个系统。这就像是搭建了一个标准化的平台，未来的创新可以在这个平台上快速实现和部署。

从实用性角度来看，dInfer系统的开源发布具有重要价值。它不仅提供了完整的代码实现，还建立了标准化的评估协议。在此之前，不同研究团队往往使用不同的测试条件和指标，导致结果难以比较。dInfer的标准化框架为整个领域提供了统一的评估基准，这将加速相关技术的发展和应用。

当然，这项技术也面临一些挑战和限制。首先是计算资源的需求。虽然dInfer在速度上有显著提升，但多轮迭代和并行处理仍然需要相当的计算能力。对于资源有限的应用场景，需要在速度和成本之间找到合适的平衡点。

其次是质量控制的复杂性。并行生成虽然提高了效率，但也增加了出错的可能性。如何在保持高速度的同时确保生成质量，仍然需要进一步的研究和优化。

此外，不同类型的任务对并行生成的友好程度也不同。有些任务天然适合并行处理，比如填空或改写；而有些任务则需要严格的逻辑顺序，比如推理证明。如何针对不同任务特点调整系统参数，也是一个需要深入研究的问题。

尽管存在这些挑战，dInfer的成功为AI文本生成领域开辟了新的方向。它证明了并行生成不仅在理论上可行，而且在实践中能够带来显著的性能提升。这将鼓励更多研究人员探索类似的技术路径，推动整个领域的快速发展。

从商业应用的角度来看，dInfer技术的影响将是深远的。在客服机器人领域，更快的响应速度意味着更好的用户体验和更高的问题解决效率。在内容创作领域，AI助手可以更快地生成文章草稿、代码片段或创意方案，大大提高创作者的工作效率。在教育领域，AI导师可以实时回答学生问题，提供个性化的学习辅导。

特别是在代码生成方面，dInfer的优势更加明显。编程往往需要在多个位置同时进行修改和补充，传统的从左到右生成方式很难满足这种需求。而dInfer的并行生成能力恰好契合了编程的这种特点，能够同时在函数定义、变量声明、逻辑实现等多个部分进行工作，这将大大提升AI编程助手的实用性。

研究团队在论文中还详细分析了各种算法组合的效果。他们发现，不同的解码策略在不同场景下有着不同的优势。阈值解码在处理相对简单、确定性较高的任务时表现最好；分层解码在处理复杂、需要全局规划的任务时更有优势；而信用解码则在处理需要稳定性和一致性的任务时表现出色。

这种细致的分析为实际应用提供了重要指导。用户可以根据自己的具体需求选择最合适的配置，而不是使用一刀切的方案。这就像是为不同的驾驶场景提供了不同的驾驶模式，城市驾驶、高速驾驶、越野驾驶各有最优设置。

从技术发展趋势来看，dInfer代表了AI推理技术从串行向并行转变的重要里程碑。这种转变不仅提高了效率，更重要的是改变了我们对AI文本生成过程的理解。传统的观点认为，文本生成必须严格按照时间顺序进行，但dInfer证明了通过合适的技术手段，我们可以实现更加灵活和高效的生成模式。

这种思路的转变可能会启发更多创新。例如，我们可以想象未来的AI系统能够像人类作家一样，先构思整体框架，然后同时在多个章节进行写作，最后统一修改和完善。或者像团队协作一样，不同的AI模块负责不同的内容部分，最后整合成完整的作品。

研究团队在系统设计中还体现了工程实践的最佳理念。他们不仅关注算法的理论性能，更重视实际部署中的各种细节问题。比如，他们专门设计了早停机制，当生成的文本中出现结束标记时，系统会立即停止后续的无意义计算，避免资源浪费。他们还考虑了内存管理、缓存策略、并发控制等各种工程问题，确保系统在实际应用中的稳定性和可靠性。

这种注重工程实践的态度使得dInfer不仅仅是一个研究原型，而是一个真正可以投入生产使用的系统。这对于推动学术研究向产业应用的转化具有重要意义。

值得特别提及的是，研究团队对评估方法的创新。他们提出了"每序列令牌数/秒（TPS）"这样更加公平和准确的性能指标，避免了之前研究中因为批量大小不同而导致的结果不可比较的问题。这就像是为不同的汽车制定了统一的油耗测试标准，让消费者能够公平比较不同产品的性能。

从学术贡献的角度来看，这项工作的价值不仅在于具体的技术创新，更在于为整个领域建立了新的研究范式。它展示了如何将理论创新、工程实践和标准化评估有机结合，形成完整的研究体系。这种范式将为后续的研究工作提供重要参考。

说到底，dInfer的成功反映了AI技术发展的一个重要趋势：从追求单一指标的提升转向追求系统性的突破。它不是简单地让某个算法跑得更快一点，而是重新思考了整个问题的解决方式，从根本上改变了游戏规则。这种系统性创新往往比局部优化更具影响力，也更难被复制和超越。

对于普通用户来说，dInfer技术的最直观影响将是AI应用的响应速度大幅提升。无论是使用AI写作助手、代码生成工具，还是智能对话系统，用户都将享受到更加流畅和高效的交互体验。这种提升不仅仅是数字上的改进，更是使用体验的质的飞跃。

对于开发者和研究人员来说，dInfer的开源发布提供了一个强大的工具箱和学习资源。他们可以在这个基础上开发自己的应用，或者进行进一步的研究改进。这种开放合作的模式将加速整个领域的发展进程。

展望未来，随着硬件性能的继续提升和算法的进一步优化，我们有理由相信并行生成技术将变得更加成熟和普及。也许不久的将来，串行生成模式会变成历史，就像我们现在很少使用拨号上网一样。而dInfer作为这个技术转变过程中的重要里程碑，必将在AI发展史上占据重要地位。

总的来说，蚂蚁集团这项研究的意义远超技术本身。它不仅为我们提供了一个实用的工具，更重要的是展示了一种全新的思考方式和解决问题的路径。在AI技术日新月异的今天，这种创新思维和系统性方法论的价值可能比具体的技术成果更加持久和深远。对于任何关注AI技术发展的人来说，这都是一项值得深入了解和学习的重要工作。

Q&A

Q1：dInfer是什么技术？

A：dInfer是蚂蚁集团开发的AI文本生成推理框架，它能让AI像多手并用的打字高手一样同时在多个位置生成文字，而不是传统的一个字一个字依次生成，速度比之前的系统快10倍以上。

Q2：dInfer比传统AI写作快在哪里？

A：传统AI必须严格从左到右一个字一个字生成，而dInfer采用并行生成方式，可以同时处理多个文字位置，就像从单手打字升级为十指齐飞，还结合了多种优化技术来提高GPU利用率。

Q3：普通人能用上dInfer技术吗？

A：目前dInfer已经开源发布，开发者可以直接使用。对普通用户来说，这项技术将让AI写作助手、代码生成工具、智能对话系统的响应速度大幅提升，带来更流畅的使用体验。