DiffuCoder是一种新型去噪扩散大语言模型，专注于代码生成。研究表明，DiffuCoder在解码行为上与自回归模型不同，能够自主决定生成的因果性。通过新颖的采样方案coupled-GRPO，显著提升了代码生成性能，并减少了对自回归偏差的依赖。这项研究为扩散模型的生成机制提供了深入见解，并提出了有效的强化学习训练框架。

苹果开源了DiffuCoder，这是一个针对编码任务优化的扩散大语言模型，基于Qwen-2.5-Coder，在多个编码基准测试中表现优于其他模型。DiffuCoder通过并行去噪生成文本，速度更快，采用coupled-GRPO技术显著提升性能。在MBPP基准测试中超越Gemini Diffusion，并与GPT-4o竞争。该模型的代码已在GitHub上发布。