יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

דיפוזיה LLMs ליצירת קוד

Exploring the Potential of Diffusion Large Language Models in Code Generation
חוקרים בודקים את הפוטנציאל של מודלים LLMs עם דיפוזיה ליצירת קוד. המחקר משווה בין מודלים אוטורגרסיביים למודלים עם דיפוזיה, ומוצא יתרונות ביצירת קוד ארוך וביעילות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2509.11252v3 Announce Type: replace-cross Abstract: LLMs have become the mainstream approaches to code generation. Existing LLMs mainly employ autoregressive generation, i.e. generating code token-by-token from left to right. However, the underlying autoregressive generation has two limitations in code generation. First, autoregressive LLMs only generate a token at each step, showing low efficiency in practice. Second, programming is a non-sequential process involving back-and-forth editing, while autoregressive LLMs only employ the left-to-right generation order. These two intrinsic limitations hinder the further development of LLMs in code generation. Recently, diffusion LLMs have emerged as a promising alternative. Diffusion LLMs address the above limitations with two advances, in
קרא במקור המקורי