长文本生成迎来新突破：拓元智慧推出 DrDiff ，实现效率与质量双提升
文章摘要
【关 键 词】 动态路由、扩散模型、长文本生成、计算效率、分层注意力
DrDiff框架通过动态资源调度机制，解决了长文本生成中效率与质量难以兼得的根本性挑战。该框架由拓元智慧团队联合中山大学、阿里巴巴及Snap Inc的研究团队开发，其核心创新在于三个协同技术组件：分层稀疏注意力（HSA）、动态专家调度（DES）和语义锚点状态（SAS）。这些组件共同构成了一个“智能调度中枢”，显著提升了模型在超长文本生成中的表现。
分层稀疏注意力机制根据输入序列长度动态调整注意力模式，将计算复杂度降至线性。对于不同长度的文本，HSA采用不同的注意力策略：短文本使用密集注意力，中等文本结合局部和稀疏膨胀模式，超长文本则启用关键token比例的全局注意力。这种分层策略确保了模型以最经济的计算成本激活最合适的注意力模式。
动态专家调度模块通过混合专家架构实现按需分配的计算资源。该模块包含专业化专家和智能路由网络，能够根据上下文复杂度动态选择最合适的专家处理当前token。这种设计使得简单文本由轻量级专家快速处理，而复杂语义枢纽则分配给重量级专家深度计算，实现了前所未有的计算效率。
语义锚点状态作为引导扩散路径的“灯塔”，优化了超长文本的生成过程。通过在特定时间步引入显式引导，该技术显著降低了扩散过程的随机性，使得采样步数从训练时的2000步大幅减少至50步左右，实现了数量级般的生成加速。
在权威评测中，参数量仅2.2亿的DrDiff在长文本理解任务上超越了700亿参数的LLaMA-3.1-70B模型，综合准确率达到33.5%。在处理16K token的长序列时，其训练时间比DiffuSeq减少56%，比Longformer快9%-10%。这些结果验证了该架构在效率和性能上的优越性。
该研究的成功标志着长文本生成进入了“动态智能化”新阶段，为生成式AI在学术科研、长篇内容创作等领域的应用提供了有力支撑。未来研究方向包括极长文本处理、多模态数据融合以及垂直领域应用，将持续推动生成式AI的能力边界。
原文和模型
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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
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