在生成式 AI 爆发的三年里，自回归模型始终占据着技术舞台的核心，以逐字接龙的生成逻辑，成为打开 AI 革命的关键钥匙，主导了从对话机器人到内容创作的诸多场景，几乎定义了大众对大模型的认知。然而，当行业普遍沉浸于自回归模型的规模化红利时，扩散模型以 “非共识者” 的姿态悄然崛起，凭借独特的技术逻辑打破垄断，在多模态适配、生成效率等维度展现出超越潜力。
其中，千亿级模型 LLaDA 2.0 堪称里程碑式突破 —— 它不仅首次将扩散语言模型推向千亿参数量级，更在性能上实现对谷歌 Gemini Diffusion 的超越，一举成为行业焦点。这场技术突围，不仅重新激活了 AI 技术路径的多元探索，更迫使行业深思：通往通用人工智能（AGI）的道路，究竟该执着于单一技术路线的极致深耕，还是拥抱多元范式的并行探索？
从 ChatGPT 横空出世时引发的行业震动，到智能涌现背后至今未解的 “黑魔法” 谜题；从硅谷昔日松散的工作节奏，到如今 7... 去小宇宙查看完整单集简介
在小宇宙查看该单集文稿