論文の概要: Top 10 Open Challenges Steering the Future of Diffusion Language Model and Its Variants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14041v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 14:58:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.367498
• Title: Top 10 Open Challenges Steering the Future of Diffusion Language Model and Its Variants
• Title（参考訳）: 拡散言語モデルとその変数の将来を司るトップ10オープンチャレンジ
• Authors: Yunhe Wang, Kai Han, Huiling Zhen, Yuchuan Tian, Hanting Chen, Yongbing Huang, Yufei Cui, Yingte Shu, Shan Gao, Ismail Elezi, Roy Vaughan Miles, Songcen Xu, Feng Wen, Chao Xu, Sinan Zeng, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 本稿では,基盤基盤,アルゴリズム最適化,認知推論,統合マルチモーダルインテリジェンスという4つの柱で構成された戦略ロードマップを提案する。 この移行は、複雑な構造的推論、動的自己補正、シームレスなマルチモーダル統合が可能な次世代AIの開発に不可欠である、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.33837131101342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paradigm of Large Language Models (LLMs) is currently defined by auto-regressive (AR) architectures, which generate text through a sequential ``brick-by-brick'' process. Despite their success, AR models are inherently constrained by a causal bottleneck that limits global structural foresight and iterative refinement. Diffusion Language Models (DLMs) offer a transformative alternative, conceptualizing text generation as a holistic, bidirectional denoising process akin to a sculptor refining a masterpiece. However, the potential of DLMs remains largely untapped as they are frequently confined within AR-legacy infrastructures and optimization frameworks. In this Perspective, we identify ten fundamental challenges ranging from architectural inertia and gradient sparsity to the limitations of linear reasoning that prevent DLMs from reaching their ``GPT-4 moment''. We propose a strategic roadmap organized into four pillars: foundational infrastructure, algorithmic optimization, cognitive reasoning, and unified multimodal intelligence. By shifting toward a diffusion-native ecosystem characterized by multi-scale tokenization, active remasking, and latent thinking, we can move beyond the constraints of the causal horizon. We argue that this transition is essential for developing next-generation AI capable of complex structural reasoning, dynamic self-correction, and seamless multimodal integration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のパラダイムは、現在自動回帰(AR)アーキテクチャによって定義されており、シーケンシャルな ``brick-by-brick'' プロセスを通じてテキストを生成する。 彼らの成功にもかかわらず、ARモデルは本質的に、グローバルな構造的見通しと反復的洗練を制限する因果的ボトルネックによって制約されている。 拡散言語モデル(DLMs)は、テキスト生成を、傑作を精錬する彫刻家に似た、総体的で双方向な装飾プロセスとして概念化する、変革的な代替手段を提供する。 しかし、DLMのポテンシャルは、しばしばARレガシインフラストラクチャや最適化フレームワークに制限されるため、ほとんど未解決のままである。 本稿では,DLMが<GPT-4 モーメント'に達するのを阻止する線形推論の限界から,アーキテクチャ慣性や勾配の間隔に至るまで,10の基本的な課題を特定する。 本稿では,基盤基盤,アルゴリズム最適化,認知推論,統合マルチモーダルインテリジェンスという4つの柱で構成された戦略ロードマップを提案する。 マルチスケールのトークン化,アクティブリマキング,潜在思考を特徴とする拡散型エコシステムへと移行することで,因果的地平線の制約を超えて移動することができる。 この移行は、複雑な構造的推論、動的自己補正、シームレスなマルチモーダル統合が可能な次世代AIの開発に不可欠である、と我々は主張する。

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