理路径，再用自回归方式输出提高结果质量。援引博文介绍，该框架并非新模型，而是叠加在现有模型之上的通用框架，重点改变模型思考问题的方式。LaDiR 结合扩散（Diffusion）和自回归（Autoregression）两种主流生成范式，在推理阶段采用扩散模型，在最终输出阶段使用自回归模型。这种混合架构有效提升了模型处理复杂问题的能力，既保留了扩散模型并行处理的优势，又延续了自回归模型生成的连贯性。L
sp; 3月26日讯 NBA常规赛，火箭108-110加时不敌森林狼。本场比赛，火箭前锋伊森表现差劲，出场21分钟7投仅1中，三分2中1拿到3分8篮板1抢断，正负值+3。
比现有方法更高的准确率，在面对更困难的分布外任务时表现尤为突出。在代码生成测试 HumanEval 中，该框架生成的代码更加可靠，在难题上的表现明显优于标准微调方法。在谜题规划任务中，LaDiR 能探索更广泛的解空间，找到正确解的概率高于所有通用基准模型。不过，在单次尝试准确率上，它仍略逊于专门针对特定任务优化的专用模型。这表明通用框架在追求广泛适用性的同时，在极致专精领域仍有提升空间。附上参考地
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