Google Gemini Diffusion：文本生成领域一场被忽视的革命

Google Gemini Diffusion：文本生成领域一场被忽视的革命

人工智能领域日新月异，几乎每天都有新的突破和模型问世，挑战着我们的想象。然而，在GPT-4o、Claude 3或谷歌自家的Gemini 2.5 Pro等令人印象深刻的语言模型引发的热潮中，一项近期发布的Gemini Diffusion却鲜为人知，尽管它有可能从根本上改变我们对人工智能文本生成的认知。这项创新模型将一种我们通常用于图像生成的技术——扩散——应用于文本生成。而这恰恰是它如此引人入胜并具有革命性潜力的原因所在。.

扩散的起源：从数字噪声到视觉辉煌

要真正理解 Gemini Diffusion，我们首先必须了解其名称和功能所源自的技术：图像生成中的扩散模型。近年来，像 Stable Diffusion、Midjourney 和 Flux 这样的模型令创意产业和大众都为之惊叹。它们能够根据简单的文本描述（即所谓的“提示”）生成精美绝伦、细节丰富的图像。.

名称中的“扩散”指的是一个极其复杂但又易于理解的过程。我们可以把它想象成一位雕塑家，从一块未经雕琢、毫无形状的原始物质（在本例中指的是数字噪声）中，逐渐雕刻出一件精美的雕塑作品。这个过程始于完全随机的噪声，一种“视觉迷雾”或“数字雪花”，其中没有任何可辨识的结构。这种噪声是由一个所谓的“种子”（一个决定初始噪声分布的随机数）生成的。.

在无数个被称为“迭代”的微小步骤中，人工智能模型开始对这些噪声进行“去噪”。它识别出噪声中可能出现的模式，并逐步将其转化为越来越清晰的结构。起初，只会出现模糊的轮廓和粗糙的形状，几乎与背景噪声难以区分。但随着后续步骤的推进，细节变得更加精确，色彩更加鲜艳，线条更加锐利，最终呈现出一幅连贯且往往惊人逼真的图像，与原始文本描述完全吻合。这种迭代去噪过程是扩散模型的核心，也是它们能够从无到有地创造复杂视觉世界的关键所在。.

Gemini Diffusion：通过降噪技术革新文本生成

Gemini Diffusion 的真正亮点在于，它将扩散原理——即通过降噪生成内容——应用于文本而非图像。Gemini Diffusion 处理的不是像素或颜色值，而是词元（token）。词元是语言模型的基本构建单元：它们可以是单个单词、句子片段、程序代码片段，甚至是标点符号。.

这个过程也始于此，最初是一堆随机分布的混乱文本标记，一种完全无法理解的“文本噪声”。这就像收音机只播放静电噪音或无法辨认的乱码。Gemini Diffusion 会逐步对这种混乱的文本标记进行“去噪”。基于模型在海量文本数据集训练过程中学习到的模式和关系，它能够识别统计相关性，并将随机标记塑造成可读的单词、句子，最终生成连贯的文本或可运行的程序代码。.

这种方法与我们目前所知的绝大多数成熟语言模型（例如 GPT-4、Gemini 系列（Gemini Diffusion 除外）、LLaMA 或 DeepSeek）的工作原理截然不同。这些模型采用自回归的方式运行。这意味着它们严格按照顺序生成文本，逐词、逐标记地生成。每个新词都是根据已生成的词，选择统计上最有可能的后续词。你可以把它想象成从左到右写句子，始终参考上一个词。.

自回归模型的局限性：回顾

自回归方法无疑取得了令人瞩目的成果，并极大地推动了当前人工智能的热潮。然而，它也存在一些固有的缺点：

1. 计算强度和速度

由于每个词元都必须按顺序计算，且模型规模会越来越大，因此自回归迭代通常计算量非常大，速度也相对较慢，尤其是在处理长文本时。每一步都需要重新评估整个上下文。.

2. 错误和僵化

文本片段一旦生成，就无法通过自回归模型进行追溯性修正。如果模型在生成过程中检测到文本的先前部分存在问题或错误，它也无法直接修改。从某种意义上说，它对自身文本的未来走向“视而不见”。这往往会导致逻辑不一致或风格断裂，尤其是在篇幅较长、结构较为复杂的文本中。一些较新的模型尝试使用所谓的“推理”方法来解决这个问题，例如DeepSeek R1或GPT-40。在这种方法中，模型会分几个阶段“思考”提示信息，并在生成最终答案之前收集结论。然而，由于模型需要反复生成和丢弃内部内容，因此这种方法需要更多的计算能力和时间。.

3. 处理过程中的挑战

当自回归模型需要编辑先前生成的文本时，即使只需要进行很小的修改，它也常常需要从头开始重新生成整个文本。这既低效又耗时。.

Gemini Diffusion 的优势：速度快、灵活性高、精度高

Gemini Diffusion 采用的扩散方法在很多方面都能应对这些挑战。它是一种整体性和迭代式的方法，这意味着模型在每一步都会同时对输出的全部内容进行去噪和优化。.

1. 惊人的速度

这是它最显著的优势之一。GPT-4o 每秒生成约 50 到 100 个词元，Claude 3 Sonnet 约为 77 个，Gemini 2.0 Flash 最高可达 245 个，而 Gemini Diffusion 的速度则高达每秒 500 到 1000 个词元。根据 X（原 Twitter）和 Reddit 等平台上的用户报告，该模型在最佳条件下甚至可以达到每秒 3000 个词元。作为对比，1000 个词元大约相当于 650 到 750 个单词，这意味着 Gemini Diffusion 每秒可以生成半页到四分之三页 A4 纸的文本。在生成程序代码时，这种速度尤其令人印象深刻，该模型能够充分展现其效率。.

2. 全面灵活的矫正

由于该模型能够同时对整个文本进行去噪，因此它能够对输出窗口内任何位置由潜在噪声生成的每个词元做出反应。文本末尾形成的词可能会影响下一步开头或中间的指定内容。如果模型在生成过程中检测到错误、不准确或不精确之处，无论错误出现在文本的哪个位置，它都能对其进行纠正和优化。这相比自回归模型而言是一个关键优势，因为自回归模型对未来的错误存在“盲点”。.

3.有针对性的编辑（文本修复）

与图像扩散模型使用“图像修复”（即选择图像中的某个区域并重新生成以添加或移除对象）的方式类似，Gemini Diffusion 也能非常精确地编辑文本。它无需从头到尾重建整个文本。相反，它可以简单地对所需部分和受影响的区域进行“噪点”处理，然后再选择性地进行“去噪”。这使得在不影响文本其余部分的情况下，调整、翻译或优化选定段落或章节的语气或风格成为可能。而使用其他语言模型，这通常仍然是一个挑战，或者需要耗费大量时间。这为高效的文本编辑和优化开辟了全新的可能性。.

4. 更自然的语音输出

虽然生成传统文本的速度可能比编写代码稍慢，但一些用户反映，Gemini Diffusion 生成的文本听起来比其他主流语言模型更自然、更人性化。这可能是由于其整体性方法，使模型能够更好地保持整体连贯性和风格一致性。.

受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | 研发、XR、PR 和数字可视性优化 - 图片：Xpert.Digital

Xpert.Digital 对各个行业都有深入的了解。 这使我们能够制定量身定制的策略，专门针对您特定细分市场的要求和挑战。 通过不断分析市场趋势并跟踪行业发展，我们可以前瞻性地采取行动并提供创新的解决方案。 通过经验和知识的结合，我们创造附加值并为客户提供决定性的竞争优势。

更多相关信息请点击这里：

• 在一个软件包中使用 Xpert.Digital 的 5 倍专业知识 - 每月仅需 500 欧元起

文本传播的挑战和未解之谜

尽管扩散式文本生成方法具有广阔的应用前景，但它仍处于发展初期，并且也面临着自身的挑战：

1. 对步数的依赖性

输出质量很大程度上取决于模型执行的去噪步骤数。对于图像模型，用户通常可以手动调整这些步骤。虽然基于扩散的语音模型也可以做到这一点，但理想情况下，人工智能系统应该根据提示的复杂程度和所需的文本长度动态调整这些步骤。.

• 步骤过少会导致结果质量低下、不完整或“杂乱无章”。文本显得不连贯或支离破碎。.
• 步骤过多会导致文本变得混乱、矛盾，甚至自相矛盾。模型本质上是对内容进行了“过度思考”。这会导致所谓的去噪崩溃，即生成的内容由于模型过度优化而失去连贯性，最终变得杂乱无章。这好比一幅图像由于过度滤波而突然变得抽象且难以辨认。.

2. 幻觉的文本对应物：

即使是规模最大、技术最先进的AI图像生成器，例如Flux或Minimax Image-01，仍然会遇到一些错误，这些错误可能并非源于模型本身的缺陷，而是源于扩散技术本身。这些错误包括一些物理异常，例如手指过多或过少、元素的随意插入，以及人体和建筑的扭曲变形。问题在于，文本扩散模型在多大程度上也会出现类似的“幻觉”。

• 逻辑不一致：文章开头看似合理，但后面的章节与前面的陈述相矛盾。.
• 风格和语气突变：文本的风格或语气在句子或段落中间突然无故发生变化。.
• 文本结构混乱：段落或句子排列混乱，话题跳跃，或不必要地重复。.
• 完全跑题：虽然文本语法正确，但完全偏离了原主题或提示。.
• 事实错误：虽然去噪是主要目标，但该模型可能会以某种方式解释统计模式，从而在文本中引入虚假信息。.

这些现象是深入研究的主题，因为它们可能会损害人们对所生成内容的信任。.

演讲背景：一系列人工智能新技术的发布

Gemini Diffusion 受到的关注相对较少，这或许看似矛盾，但可以从其发布背景来解释。谷歌在其年度 I/O 开发者大会上发布了这款产品，而 I/O 大会历来都是新功能的盛宴。2024 年 5 月，谷歌发布的新品数量确实令人眼花缭乱。除了 Gemini Diffusion 之外，这家科技巨头还展示了许多其他备受瞩目的项目和工具：

Gemini 2.5 Pro

当时最智能的版本是谷歌自家的 Gemini 模型，该模型已经凭借其多模态性和性能给人留下了深刻的印象。.

阿斯特拉

谷歌设想的人工智能助手不仅可以理解语音命令，还可以实时处理视觉信息并与之互动——这是迈向真正的“人工智能代理”的一步。.

Veo（版本 3）

第三代文本转视频人工智能技术现在也能够生成语音和声音，显著扩展了生成式人工智能视频的沉浸式功能。.

Aura智能眼镜

一款旨在将数字信息无缝集成到现实世界中的智能眼镜原型。.

Beam 3D视频通话系统

一种用于沉浸式视频通话的创新系统，旨在模糊物理存在和数字存在之间的界限。.

面对如此之多的突破性创新，一项“实验”，无论多么有前景，都很难获得足够的关注。从某种意义上说，它淹没在那些规模更大、更易于立即应用的公告的喧嚣之中，尽管它有可能颠覆目前广泛应用的语言模型范式。.

一个新兴的研究领域：双子座扩散的前身

Google Diffusion 可能是迄今为止规模最大的文本扩散实验，但它绝非首例。将扩散模型应用于文本是一个相对较新但研究十分深入的方向。.

早在2023年，中国苏州大学的一个研究团队就发表了一项突破性研究。该研究指出，扩散模型可以超越现有的语言模型架构，尤其是在鲁棒性和纠错能力方面。同年，首批将文本扩散概念付诸实践的简易模型相继问世：Diffusion-LM 和 Minimal Text Diffusion。这些开创性项目表明，尽管仍处于非常早期的阶段，但文本生成中的词元去噪在本质上是可行的。.

今年二月（2024年），Inception Labs公司推出了另一个有趣的模型：Mercury Coder。该模型主要专注于程序代码的生成，并证明扩散模型在这一特定应用领域能够达到超越传统语言模型的惊人速度。.

在2024年4月谷歌I/O大会前夕，香港大学和华为诺亚方舟实验室联合发布了扩散大型语言模型Dream 7B。在Gemini Diffusion发布之前，Dream 7B是当时规模最大的文本扩散模型。其强大的功能和底层架构吸引了众多人工智能研究人员的关注。曾任OpenAI研究员、以其对神经网络的深刻见解而闻名的Andrej Karpathy对Dream 7B发表了评论，强调了它与自回归模型相比，能够揭示截然不同的“心理”，或者说展现其独特的优势和劣势。.

所有这些项目都为 Gemini Diffusion 的出现铺平了道路，并表明研究界早已认识到自回归模型的局限性，并一直在寻求替代方法。一位不愿透露姓名的 AI 研究人员在 Gemini Diffusion 发布后证实，该模型证明了“这种方法的有效性”，并表示“应该朝这个方向开展进一步的研究”。他特别强调了基于扩散的 LLM 在移动设备和性能较低的服务器上的语音模型应用潜力，认为它可能会“彻底改变游戏规则”。这是因为去噪过程本身具有并行化的特性，与自回归模型的顺序执行特性相比，它可以更有效地分布在特定的硬件架构上。.

革命性的影响和对未来的展望

尽管Gemini Diffusion的问世被其他巨头的光芒所掩盖，但它仍然是人工智能发展史上的一个重要里程碑。它不仅代表着一项技术创新，也预示着语言模型架构可能迎来范式转变。.

这对未来意味着什么？

1. 更高效的人工智能应用

其惊人的速度和精准的数据处理能力有望彻底革新生成式人工智能在诸多领域的应用。例如，视频通话中的实时文本生成、开发环境中的快速代码生成，以及复杂文档的即时摘要。.

2. 移动设备上的人工智能

上述对低性能硬件的优势至关重要。如果扩散模型能够在智能手机或边缘设备上高效运行，这将极大地提高人工智能的可及性和实用性，因为它可以减少对云服务器的依赖。.

3. 创意文本编辑

作者、记者或营销专家可以利用文本内修复功能，在不影响整篇文档流畅性的前提下，选择性地调整特定文本部分的样式、语气或内容。这使得修改过程能够达到前所未有的精确度和控制力。.

4. 内容丰富且连贯。

如果能够克服“幻觉”和“去噪崩溃”的挑战，扩散模型生成的文本在逻辑上和风格上都将比现有模型生成的文本更加一致。这将是人工智能生成更可靠文本的重要一步。.

5. 新型人工智能能力

这种整体方法可以使扩散模型更好地解决其他类型的任务或避免新型错误。它们可能特别适用于那些优先考虑全局一致性而非顺序完美性的任务，例如创建复杂的叙事结构或编写剧本。.

Gemini Diffusion：人工智能文本生成领域的静悄悄的革命

像Gemini Diffusion这样具有潜在突破性的模型——顺便一提，它现在已经可以通过预约名单观看——却鲜少受到公众关注，这反映了人工智能领域的飞速发展。新模型和新范式的涌现速度令人眼花缭乱。然而，正是这些“默默无闻”的实验，往往蕴藏着下一场伟大革命的真正潜力。.

令人兴奋的是，我们将看到文本领域的扩散模型将如何继续发展，以及它们是否能够挑战甚至取代现有的自回归架构。谷歌推出的 Gemini Diffusion 项目不仅仅是一项实验，它更预示着未来文本生成方式的可能方向：更快、更灵活，甚至可能更直观。这呼吁研究人员积极探索这一充满希望的方向，因为人工智能领域或许已经迈出了最悄无声息却意义最为重大的一步。.

☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持

AI策略的创建或重组

☑️ 开拓业务发展

Konrad Wolfenstein

我很乐意担任您的个人顾问。

您可以通过填写下面的联系表与我联系，或者直接致电+49 89 89 674 804 （慕尼黑） 。

我很期待我们的联合项目。

Xpert.Digital 是一个专注于数字化、机械工程、物流/内部物流和光伏的工业中心。

凭借我们的360°业务发展解决方案，我们为知名企业提供从新业务到售后的支持。

市场情报、营销、营销自动化、内容开发、公关、邮件活动、个性化社交媒体和潜在客户培育是我们数字工具的一部分。

您可以通过以下网址了解更多信息： www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus