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为什么扩散模型可能会改变开发者的工作流程（2026年）
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
开发者在编写代码时需要频繁编辑和调试，非线性生成代码。扩散大语言模型（d-LLMs）通过同时考虑过去和未来的上下文，更有效地模拟这种迭代过程。与自回归模型相比，d-LLMs能更灵活地处理局部修改和全局一致性，适合代码重构和上下文编辑。尽管存在一些局限性，但它们在代码生成和编辑方面展现出新的可能性。
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关键要点
- 开发者在编写代码时主要进行编辑、重构和调试，而非完全新代码的创作。
- 扩散大语言模型（d-LLMs）通过同时考虑过去和未来的上下文，更有效地模拟代码的迭代过程。
- d-LLMs能够更灵活地处理局部修改和全局一致性，适合代码重构和上下文编辑。
- 扩散模型的生成方式更符合开发者的思维方式，能够跳过参数并在后续部分继续写作。
- 双向上下文的设计提高了推理能力，适用于需要反向推理的任务。
- 扩散模型在编辑和重构方面具有灵活性，能够直接操作被遮蔽的代码部分。
- 扩散模型适合协调多区域更新，能够一次性生成所有必要的更新。
- 扩散模型在生成速度上有潜在的提升空间，能够在单次前向传递中生成多个标记。
- 当前扩散模型仍存在一些局限性，如生成质量与速度之间的权衡。
- 尽管存在问题，扩散模型在代码生成和编辑方面展现出新的可能性。
- 扩散模型适合代码补全、重构支持和结构化文本任务等应用场景。
- 未来，扩散模型可能成为编程助手的核心，提供更灵活的代码生成和编辑支持。
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