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编辑：LRST

【新智元导读】杜克大学团队发现，扩散大语言模型只需关注少量「中奖」token，就能在推理时把速度提升61-97倍，还能让模型更懂格式、更听话。新策略DPad不训练也能零成本挑出关键信息，实现「少算多准」的双赢。

在大型语言模型的优化中，业界通常认为计算量与模型性能正相关。

然而，杜克大学陈怡然教授团队的一项最新研究DPad，却揭示了一个反直觉的现象：对于扩散大语言模型（dLLMs），通过一种「先验丢弃」策略，主动减少其计算量，不仅能带来高达61倍的推理加速，还能意外地增强模型语境学习的能力。

这一发现源于对dLLM内部一种「中奖彩票」（Lottery Ticket）现象的洞察。模型在生成文本时，其庞大的注意力网络中似乎隐藏着一个极度稀疏但高效的「中奖组合」。

DPad的核心贡献就在于，它无需训练，便能在推理时动态地、近乎零成本地找出这个组合，从而实现速度与精度的双重飞跃。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.14148

代码地址：https://github.com/Crys-Chen/DPad

论文作者团队来自杜克大学CEI中心，由实习生陈欣骅、黄思韬及郭聪博士共同完成，指导教师为李海教授、陈怡然教授，其他作者还包括魏迟越、何银涛、张健一。

独特的注意力机制

dLLM的草稿纸

团队发现，dLLM的独特之处在于双向注意力，这使得它在生成文本时，会关注所有待生成的后文词元（Suffix Token），并将它们用作规划全文的「草稿纸」。

「草稿纸」机制使得模型能在Transformer的第n层往后文写入信息，然后在第n+1层读取后文信息，用于辅助前文的解码。

图1 「草稿纸机制」示意图，左下角为前文往后文写入信息，右上角为前文从后文读取信息

反直觉的实验

随手一抓，都能中奖？

前文提到，dLLM在解码前文时，会将大段的后文词元作为草稿纸。

团队进一步分析了模型对后文词元的注意力分数，发现模型对后文词元的注意力随着距离快速衰减，但还是会有一些零星「尖峰」。

说明后文词元有强烈的稀疏性，仅存在少量比较重要的词元。

这个发现完美契合了深度学习中著名的「彩票假说」（Lottery Ticket Hypothesis）。

受此启发，团队提出了「扩散彩票假说」（Diffusion Lottery Tickets Hypothesis）：在dLLM的后缀token中，存在一个稀疏的「中奖彩票」子集，只要能「抽中」它们，就能在大幅降低计算成本的同时，达到甚至超越完整模型的性能。

图2 当前块对后缀token的注意力分数图。可以看到，后文token存在部分尖峰

这也是正常词元剪枝(Token Pruning)的逻辑——统计注意力分数，确定不重要的词元，然后将其删除。

然而，DPad团队并不满足于此，他们进行了一项颠覆性的实验：强行删除那些距离很远、但注意力得分很高的「尖峰」词元。

结果出乎意料——模型的准确率几乎毫无损失！

不同于自回归模型，dLLM展现出了惊人的「自愈能力」，仿佛后文词元的信息可以自由流动，当一个关键路径被阻断时，注意力会立刻转移到邻近的词元上，形成新的信息通路。

图3 「注意力迁移」现象，删除「关键词元」后，模型的注意力尖峰转移到附近词元

这个「注意力迁移」现象有力地证明：dLLM的全局规划能力并非依赖于某些特定位置的「明星词元」，而更像是一种分布式的、可替代的冗余系统。

研究人员并没有必要花费大量的计算去确定「关键词元」，直接先验地剪枝，最终保有一套系统就行。

DPad的核心

从「事后剪枝」到「事前筛选」

基于上述发现，DPad提出了一套全新的「事前筛选」逻辑。

不再让模型「全力计算后才发现浪费」，而是在计算开始前就果断地丢弃掉绝大部分冗余部分。

实现该目标的核心是两大策略：

1.滑动窗口 (Sliding Window)：将模型的「目光」强制聚焦在当前解码位置附近的一个固定长度窗口内，从根本上杜绝了对遥远未来的无效关注。

这好比作家在写当前章节时，只详细规划紧邻的几章，而不是构思最后一章的具体措辞。

2.距离衰减丢弃 (Distance-decay Dropout)：在窗口内部，也并非一视同仁。DPad采用一种随距离递减的概率来保留词元，即「越近的草稿越详细，越远的草稿越潦草」。

这两招简单而有效，共同构成了一个动态的「中奖彩票」筛选器，让模型在每一解码步都只使用一个极度稀疏但高效的注意力子集。

图4 (a)自回归模型；(b) 传统dLLM，需要关注所有后缀token；(c) DPad，仅关注附近少数经过筛选的后缀token

颠覆性的成果

速度与精确度的意外双赢

DPad带来的并非传统意义上「牺牲精度换速度」的权衡，而是一场双赢。

「严格匹配」准确率的大幅提升

在常规评测中，「灵活匹配」（Flexible-Match）只要求答案数值正确，而「严格匹配」（Strict-Match）则要求模型严格遵循范例的格式与推理步骤，是衡量模型「语境学习能力」的关键指标。

图5 「灵活匹配」得分和「严格匹配」得分。原始模型（左）没能按照「####」的格式输出答案，没能通过「严格匹配」；使用DPad（右）后模型成功「记得」按「####」输出答案，通过「严格匹配」

图6 DPad在LLaDA-Instruct上的效果

实验显示，原始的LLaDA-Instruct模型在GSM8K任务上严格匹配率仅为37.38%，因为它虽然能算对答案，却无法很好地复刻范例格式。

而应用DPad后，通过滤除大量无关后文词元的干扰，模型能更专注于学习prompt中的有效信息，严格匹配率跃升至63.84%。

这表明，DPad让模型变得更「专注」，更能领会并执行复杂指令。

图7 DPad在LLaDA-1.5上的效果

图8 DPad在Dream-Base上的效果

意料之中的惊人加速比

当模型不再需要为海量冗余信息耗费算力后，其推理速度得到了指数级解放。在短示例、长文本生成场景下，DPad的优势被发挥到极致：

图9 在GSM8K(1024 tokens, 1-shot)任务上，LLaDA-1.5+Fast-dLLM+DPad实现了61.39倍的加速

图10 在HumanEval(2048 tokens, 0-shot)任务上，Dream-Base+Fast-dLLM+DPad实现了97.32倍的加速

在LLaDA-1.5模型（1024 词元输出）上，DPad结合并行解码等优化后，实现了61.39倍的综合加速。

在Dream模型（2048 词元输出）上，这一数字更是达到了97.32倍。

总结

DPad证明，对于dLLM而言，「少即是多」。

它通过一种巧妙的、免训练的「事前筛选」机制，揭示并利用了dLLM中潜在的稀疏结构。

其带来的不仅是接近两个数量级的推理加速，更有对模型深层能力的意外增强。

这项工作为我们开辟了一条全新的优化思路：未来的模型设计或许可以更大胆地探究稀疏性，让dLLM在「化繁为简」的道路上走得更远。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2508.14148

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