这项由德国ELLIS研究所蒂宾根分院的Jonas Geiping团队、卡内基梅隆大学的Xinyu Yang，以及马克斯·普朗克智能系统研究所的Guinan Su共同完成的研究，于2025年10月发表在arXiv预印本平台上，论文编号为arXiv:2510.14961v1。这个跨国研究团队的工作为人工智能推理加速开辟了全新路径，有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

当我们谈论人工智能的进步时，总是绕不开一个核心问题：如何让AI既聪明又快速？就像一个学生在考试时，既要答对题目，又要在规定时间内完成。目前的大语言模型虽然能够处理复杂的数学推理和编程任务，但往往需要消耗大量的计算时间，这就像一个非常聪明但思考很慢的学生。

研究团队发现，传统的语言模型就像一个只能按部就班思考的人，必须一步步完成每个思维过程才能进入下一步。而他们开发的新方法，则像是给这个思考者装上了"平行大脑"，可以同时进行多个思维过程，大幅提升思考效率。

**一、传统AI推理的瓶颈：为什么聪明的模型会很慢**

要理解这项研究的重要性，我们首先需要了解现有AI模型的工作方式。传统的大语言模型采用固定深度的神经网络架构，就像一栋有固定楼层数的办公楼。每当模型处理一个复杂问题时，信息必须从一楼开始，逐层向上传递，直到顶楼才能得出最终答案。

这种设计在处理简单任务时效率很高，但面对复杂的数学推理或编程问题时就显得力不从心。这些任务往往需要多步逻辑推导，而固定深度的模型就像一个思维深度有限的人，无法进行足够深入的思考。

为了解决这个问题，研究者们开发了递归深度模型，也被称为通用变换器或循环变换器。这类模型就像一个可以反复思考同一个问题的人，通过重复使用相同的神经网络层来增加计算深度。但是，这种设计虽然提高了模型的推理能力，却带来了新的问题：生成速度变得极其缓慢。

递归深度模型的生成过程就像一个非常谨慎的作家，每写一个词都要反复斟酌多次才会写下一个词。具体来说，模型必须对当前位置进行多次递归计算，直到完全收敛后才能生成下一个词汇。这种串行化的处理方式虽然保证了质量，但严重影响了效率。

**二、扩散强制采样器：借鉴图像生成的智慧**

研究团队的突破性洞察来自于一个令人意外的发现：递归深度模型与扩散模型在本质上存在惊人的相似性。扩散模型是目前图像生成领域最先进的技术，能够生成高质量的图像。研究者发现，递归深度模型中的反复计算过程，实际上类似于扩散模型中的去噪过程。

基于这个发现，研究团队开发了一种全新的采样器，称为扩散强制采样器。这个采样器的工作原理就像一个善于平行处理的厨师。传统方法就像一个厨师必须完全做好一道菜才能开始下一道菜，而新方法则像一个经验丰富的厨师，可以同时处理多道菜的不同制作阶段。

扩散强制采样器的核心创新在于"对角线并行化"策略。当模型在处理序列中的第n个位置时，它不是等待该位置完全收敛，而是立即为第n+1个位置生成初始草稿。在下一个计算步骤中，模型同时优化第n个位置和第n+1个位置的结果，并为第n+2个位置生成新的草稿。这种方式就像一个高效的流水线，每个环节都在同时进行，而不是串行等待。

这种方法的巧妙之处在于，它保持了原始模型的因果性质，确保信息依然严格从左到右传播，同时通过并行处理大幅提升了生成效率。就像一个聪明的学生在考试时，一边检查前面的答案，一边思考后面的题目，既保证了答案的准确性，又提高了答题速度。

**三、自适应退出机制：智能决定何时停止思考**

研究团队在实际应用中发现，不同的文本内容需要不同程度的思考深度。就像解决数学题时，简单的加法计算只需要很短的思考时间，而复杂的几何证明则需要更深入的推理。

为了解决这个问题，研究者开发了自适应退出机制。这个机制通过监控每个位置的隐藏状态变化来判断何时停止递归计算。当某个位置的状态变化小于预设阈值时，系统会认为该位置已经收敛，可以"冻结"该位置的结果并释放相应的计算资源。

这种自适应机制就像一个智能的时间管理系统。当你在思考一个问题时，系统能够自动判断你是否已经想清楚了。如果已经想清楚，就停止继续思考该问题，转而关注下一个问题。这样既避免了无谓的计算浪费，又确保了足够的思考深度。

研究团队还实现了波前限制机制，确保同时处理的令牌数量不会超过硬件的承受能力。这就像一个明智的项目经理，既要保证工作效率，又要确保不会因为同时处理太多任务而导致系统崩溃。

**四、实验验证：在多个基准测试中实现显著提升**

为了验证新方法的有效性，研究团队在多个重要的AI基准测试中进行了全面评估。这些测试包括GSM8K数学推理任务、MATH500高级数学问题、Humaneval编程能力测试，以及MBPP编程基准测试。

实验结果令人印象深刻。在保持几乎相同准确率的前提下，新的扩散强制采样器在所有测试中都实现了大约5倍的速度提升。具体来说，在GSM8K测试中，模型的准确率从41.77%提升到42.08%，同时推理速度从每秒36.1个令牌提升到157.3个令牌。在MATH500测试中，准确率保持在18%左右，但速度从每秒6.4个令牌大幅提升到30.3个令牌。

这种性能提升的意义远不止数字上的改善。对于实际应用而言，5倍的速度提升意味着原本需要5分钟才能完成的复杂推理任务，现在只需要1分钟就能完成。这种改进对于实时AI应用具有革命性意义。

研究团队还测试了不同的超参数配置对性能的影响。他们发现，通过调整内部递归次数和退出阈值，可以在准确性和速度之间实现灵活的权衡。这就像调节汽车的驾驶模式，可以根据具体需求选择更注重舒适性还是更注重效率。

**五、理论分析：为什么这种方法在理论上更优越**

研究团队不仅通过实验验证了方法的有效性，还从理论角度分析了为什么这种方法能够取得优异的性能。他们的分析聚焦于深度缩放和宽度缩放在不同阶段的优越性。

在预填充阶段，也就是模型处理输入提示的阶段，深度缩放（增加计算层数）比宽度缩放（并行处理更多令牌）更加有效。这是因为预填充阶段需要对输入内容进行深入理解，就像阅读一篇文章时需要深入思考每个句子的含义，而不是快速浏览多个句子。

而在解码阶段，也就是模型生成新内容的阶段，情况则完全相反。宽度缩放变得更加重要，因为此时模型需要同时考虑多个可能的后续词汇选择。这就像写作时需要同时考虑多个可能的表达方式，然后选择最合适的一个。

研究团队的理论分析表明，扩散强制采样器恰好在正确的时机使用了正确的缩放策略。在预填充阶段保持深度优势，在解码阶段发挥宽度优势，从而在理论上实现了最优的计算资源分配。

更重要的是，研究者证明了在相同的运行时间预算下，扩散强制解码能够实现与标准自回归解码相同的深度，但具有严格更大的宽度。这意味着新方法在表达能力上严格优于传统方法。

**六、技术实现细节：让理论变为现实的关键技巧**

将理论转化为实际可用的系统需要解决许多技术挑战。研究团队在实现过程中采用了多项关键技术来确保系统的稳定性和效率。

首先是KV缓存共享技术。在传统方法中，每个递归步骤都需要维护独立的键值缓存，这会导致内存使用量随着递归深度呈线性增长。新方法通过允许不同递归深度共享缓存，将内存需求降低到与固定深度变换器相同的水平。这就像多个人共用一个图书馆，而不是每个人都建立自己的私人图书馆。

其次是输入注入机制。这个机制确保即使在递归过程中输入条件发生变化，模型也能够快速适应。这就像一个善于倾听的顾问，能够根据客户需求的变化及时调整建议。

研究团队还实现了动量调节技术，通过在输入嵌入中添加历史信息来稳定递归过程。这种技术类似于汽车的悬挂系统，能够减少颠簸，确保行驶的平稳性。

令人惊讶的是，研究者发现即使在递归状态中添加少量噪声，也能够改善模型的性能。这种现象类似于适量的压力能够激发人的潜能，少量的随机性反而有助于模型跳出局部最优解，找到更好的解决方案。

**七、实际应用前景：改变AI产业的潜力**

这项研究的意义远远超出了学术范围，对整个AI产业都具有重要的实际价值。首先，5倍的速度提升意味着相同的硬件资源可以服务更多的用户，或者为同样数量的用户提供更快的响应速度。这对于商业化的AI服务具有直接的经济价值。

在教育领域，更快的AI助手可以为学生提供近乎实时的学习辅导。当学生遇到数学难题时，AI可以在几秒钟内提供详细的解题步骤，而不是让学生等待数分钟。这种即时性对于维持学习状态和兴趣至关重要。

在编程辅助方面，更快的代码生成速度意味着程序员可以获得更流畅的开发体验。AI助手可以实时理解程序员的意图，并提供及时的代码建议，就像一个经验丰富的搭档在旁边随时提供帮助。

对于科研工作者而言，这种技术可以大幅提升复杂推理任务的处理效率。原本需要大量计算资源和时间的推理任务，现在可以在更短的时间内完成，这将加速科学发现的进程。

更重要的是，这项技术可以直接应用于现有的递归深度模型，无需重新训练。这意味着已经投入大量资源训练的模型可以立即获得性能提升，这对于整个AI行业来说都是一个重大利好。

**八、与现有技术的比较：展现独特优势**

研究团队将他们的方法与多种现有的加速技术进行了详细比较，结果显示了扩散强制采样器的独特优势。

与推测性解码技术相比，扩散强制采样器不需要额外的小型模型来生成草稿，这简化了系统架构并降低了部署复杂度。推测性解码就像雇佣一个初级助手来做初步工作，然后由专家进行检查和修正，而扩散强制采样器则像一个专家直接进行并行思考，省去了中间环节。

与静态自适应计算方法相比，新方法提供了更灵活的计算资源分配。静态方法就像按照固定时间表工作的员工，而新方法则像能够根据工作负载动态调整工作强度的智能系统。

实验数据显示，在GSM8K基准测试中，扩散强制采样器的性能显著优于经过精心调优的推测性解码基线。这种优势在处理更复杂的推理任务时变得更加明显，证明了新方法在处理高难度任务时的独特价值。

研究团队还测试了不同的超参数组合，发现该方法对参数变化具有良好的鲁棒性。这意味着在实际应用中，用户不需要花费大量时间进行超参数调优，就能获得不错的性能提升。

**九、未来发展方向：开启新的研究领域**

这项研究不仅解决了现有问题，还为未来的研究开辟了新的方向。研究团队指出，他们的工作揭示了递归深度模型与扩散模型之间的深层联系，这种联系可能催生全新的模型架构设计思路。

一个特别有趣的发现是，递归深度模型可以被视为连续的潜在扩散语言模型，只是使用了不同的训练目标。这种观点为将来设计更高效的训练算法提供了新的思路。研究者认为，传统的展开目标可能成为未来语言扩散模型的竞争性训练方法。

在批处理推理方面，虽然当前研究主要关注单序列生成，但研究团队认为该方法可以扩展到大批量推理场景。这种扩展类似于分页KV缓存的概念，可以为隐藏状态预留多个槽位，实现更高效的批量处理。

研究团队还探讨了将该方法应用于其他类型递归模型的可能性。虽然某些循环架构可能需要重新训练来支持输入注入机制，但大多数现代递归深度模型都具备了应用该技术的基础条件。

另一个值得关注的方向是将该技术与其他优化方法相结合。比如，可以将扩散强制采样与模型压缩技术结合，在保持高推理速度的同时进一步降低模型大小和能耗。

说到底，这项由德国ELLIS研究所和卡内基梅隆大学团队完成的研究，为AI推理加速提供了一个全新的解决方案。通过巧妙地借鉴扩散模型的思想，他们成功地将递归深度模型的推理速度提升了5倍，同时保持了相同的准确性。这种改进不仅在技术上具有重要意义，更在实际应用中展现了巨大的价值潜力。

这项技术的美妙之处在于它可以直接应用于现有模型，无需重新训练就能获得显著的性能提升。对于AI行业来说，这意味着已有的投资可以立即获得回报，而不需要额外的资源投入。更重要的是，这种技术为未来的AI系统设计提供了新的思路，可能催生更多创新性的解决方案。

随着AI技术在各个领域的深入应用，推理速度的提升将直接转化为用户体验的改善和商业价值的增长。这项研究不仅解决了当前的技术瓶颈，更为AI技术的未来发展指明了新的方向。对于关注AI技术发展的读者，这无疑是一个值得深入了解的重要进展。

Q&A

Q1：扩散强制采样器是如何工作的？

A：扩散强制采样器采用"对角线并行化"策略，不像传统方法等待一个位置完全处理完才开始下一个，而是同时处理多个位置。当处理第n个位置时，立即为第n+1个位置生成草稿，下一步同时优化两个位置并为第n+2位置生成新草稿，就像高效流水线同时进行多个环节。

Q2：这项技术能应用到现有的AI模型上吗？

A：可以直接应用。这项技术最大的优势是可以直接应用于现有的递归深度模型，无需重新训练就能获得5倍的速度提升。只要模型具备输入注入和鲁棒递归两个特性，就可以使用这种采样器，大大降低了应用门槛。

Q3：为什么递归深度模型比传统模型更适合复杂推理？

A：递归深度模型就像可以反复思考的人，通过重复使用相同的神经网络层来增加计算深度，而传统固定深度模型就像思维深度有限的人。在处理复杂数学推理和编程任务时，递归深度模型能进行更深入的多步逻辑推导，因此推理能力更强。