DiDi-Instruct (Discrete Diffusion Divergence Instruction) a été proposé en septembre 2025 par une équipe de recherche de l'Université Purdue, de l'Université du Texas et du laboratoire Xiaohongshu hi-lab, entre autres institutions. Les résultats de ces recherches ont été publiés dans l'article « […] ».Génération de langage ultra-rapide par diffusion-divergence discrète".

DiDi-Instruct est un nouveau cadre de distillation pour la génération rapide de langage. Il initialise un modèle de langage par diffusion discrète (dLLM) pré-entraîné (masqué) et distille un modèle élève en quelques étapes pour une génération rapide. Le modèle DiDi-Instruct ainsi obtenu atteint des performances comparables, voire supérieures, à celles de son modèle dLLM d'apprentissage et du modèle de référence GPT-2, tout en offrant une accélération jusqu'à 64 fois supérieure.