DiDi-Instruct（離散拡散発散命令）は、2025年9月にパデュー大学、テキサス大学、Xiaohongshu hi-labなどの研究チームによって提案されました。関連する研究成果は論文「[…]」に掲載されました。離散拡散発散命令による超高速言語生成”。

離散拡散命令（DiDi-Instruct）は、高速言語生成のための新しい蒸留フレームワークです。事前学習済み（マスク済み）の離散拡散言語モデル（dLLM）を初期化し、数ステップで学習者モデルを蒸留することで、高速生成を実現します。生成されたDiDi-Instructモデルは、dLLM教師モデルおよびGPT-2ベースラインと同等以上の性能を実現し、最大64倍の高速化を実現します。