這項(xiàng)由UC圣地亞哥大學(xué)的胡蘭翔、上海交通大學(xué)的寇思琦等研究者組成的國(guó)際團(tuán)隊(duì)完成的研究，發(fā)表于2025年12月的arXiv預(yù)印本服務(wù)器，論文編號(hào)為arXiv:2512.14681v1。有興趣深入了解的讀者可以通過(guò)這個(gè)編號(hào)查詢完整論文。

當(dāng)我們和朋友聊天時(shí)，我們的大腦會(huì)同時(shí)思考好幾個(gè)即將說(shuō)出的詞語(yǔ)，但目前的AI語(yǔ)言模型卻像個(gè)謹(jǐn)慎的學(xué)生，必須一個(gè)詞一個(gè)詞地慢慢說(shuō)出來(lái)。這就好比你在寫(xiě)作文時(shí)，明明腦子里已經(jīng)有了完整的句子，卻被要求必須寫(xiě)完一個(gè)字才能寫(xiě)下一個(gè)字，這樣的效率實(shí)在太低了。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：雖然科學(xué)家們已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了能夠同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)詞語(yǔ)的AI模型，就像擴(kuò)散語(yǔ)言模型（diffusion Large Language Models，簡(jiǎn)稱dLLMs），但這些模型在質(zhì)量上總是比不上傳統(tǒng)的一詞接一詞的自回歸模型（AR models）。而那些試圖將高質(zhì)量的傳統(tǒng)模型改造成并行預(yù)測(cè)模型的努力，又面臨著一個(gè)尷尬的困境：訓(xùn)練前后的數(shù)據(jù)分布差異太大，就像一個(gè)從小說(shuō)中文的人突然要求他用英文思考一樣困難。

為了解決這個(gè)難題，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種名為"雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練"（Jacobi Forcing）的創(chuàng)新方法。這個(gè)方法的巧妙之處在于，它不是強(qiáng)行改變模型的思考方式，而是讓模型在自己生成的軌跡上進(jìn)行學(xué)習(xí)，就像讓一個(gè)作家通過(guò)閱讀自己的草稿來(lái)提高寫(xiě)作技巧。

一、雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練：讓AI學(xué)會(huì)"舉一反三"的藝術(shù)

傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法就像教孩子背誦課文一樣，只是簡(jiǎn)單地重復(fù)正確答案。但雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練更像是教孩子理解文章的邏輯脈絡(luò)，讓他們能夠在面對(duì)不完整或有錯(cuò)誤的信息時(shí)，仍然能夠推斷出正確的結(jié)論。

具體來(lái)說(shuō)，這個(gè)方法首先讓模型嘗試同時(shí)預(yù)測(cè)一個(gè)句子塊中的多個(gè)詞語(yǔ)，即使這些預(yù)測(cè)可能是錯(cuò)誤的。然后，通過(guò)一種叫做"雅可比解碼"的技術(shù)，模型會(huì)反復(fù)修正這些預(yù)測(cè)，直到得到正確的結(jié)果。這個(gè)過(guò)程就像一個(gè)畫(huà)家先畫(huà)出草圖，然后不斷修改細(xì)節(jié)，直到完成一幅完美的作品。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)漸進(jìn)式的噪聲調(diào)度策略，這就像是在教學(xué)過(guò)程中逐步增加難度。剛開(kāi)始時(shí)，模型只需要處理少量的"噪聲"信息（即錯(cuò)誤的詞語(yǔ)），隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，噪聲的比例逐漸增加。這種循序漸進(jìn)的方式讓模型能夠穩(wěn)步提升處理復(fù)雜情況的能力，而不會(huì)因?yàn)橐婚_(kāi)始就面對(duì)過(guò)于困難的任務(wù)而"崩潰"。

更重要的是，研究團(tuán)隊(duì)還引入了一種"噪聲感知因果注意力"機(jī)制。傳統(tǒng)的方法要求模型在看到每個(gè)詞語(yǔ)時(shí)，只能參考之前已經(jīng)確定的詞語(yǔ)。但這種新機(jī)制允許模型在一個(gè)句子塊內(nèi)部進(jìn)行更靈活的信息交互，同時(shí)仍然保持整體的因果關(guān)系。這就像是在拼圖時(shí)，雖然你需要按照從左到右的大方向進(jìn)行，但在每個(gè)小區(qū)域內(nèi)，你可以同時(shí)考慮多個(gè)拼圖塊的位置關(guān)系。

為了進(jìn)一步提升模型的能力，研究團(tuán)隊(duì)還采用了"漸進(jìn)式蒸餾"的策略。他們首先用較小的句子塊訓(xùn)練模型，當(dāng)模型在這個(gè)規(guī)模上表現(xiàn)良好后，再用更大的句子塊進(jìn)行第二輪訓(xùn)練。這種做法讓模型能夠逐步適應(yīng)更復(fù)雜的并行預(yù)測(cè)任務(wù)，就像運(yùn)動(dòng)員通過(guò)逐步增加訓(xùn)練強(qiáng)度來(lái)提升競(jìng)技水平。

二、智能回收與多塊解碼：讓AI像人類一樣"一心多用"

在觀察雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練后的模型行為時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：這些模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生很多高質(zhì)量的"草稿"片段，即使在句子還沒(méi)有完全確定時(shí)，某些部分已經(jīng)接近正確答案了。這就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的作家在修改文章時(shí)，即使整篇文章還在調(diào)整，但某些段落已經(jīng)相當(dāng)完善了。

基于這個(gè)發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了兩個(gè)創(chuàng)新的推理優(yōu)化技術(shù)：拒絕回收和多塊解碼。

拒絕回收技術(shù)的工作原理類似于一個(gè)精明的收藏家。在模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程中，那些被"拒絕"的高質(zhì)量連續(xù)詞語(yǔ)并不會(huì)被簡(jiǎn)單丟棄，而是被收集到一個(gè)候選池中。當(dāng)模型在后續(xù)的預(yù)測(cè)中遇到匹配的情況時(shí)，這些預(yù)先準(zhǔn)備好的詞語(yǔ)片段可以被重新使用，從而大大加快了生成速度。這就好比你在寫(xiě)作時(shí)，雖然某個(gè)句子在當(dāng)前位置不合適，但你將它保存下來(lái)，在后面的段落中可能正好用得上。

多塊解碼技術(shù)則更進(jìn)一步，它讓模型能夠同時(shí)維護(hù)和優(yōu)化多個(gè)句子塊。在這個(gè)系統(tǒng)中，有一個(gè)"真正活躍"的句子塊，只有這個(gè)塊中被確認(rèn)的詞語(yǔ)才會(huì)被正式接受。其他的句子塊處于"偽活躍"狀態(tài)，它們的預(yù)測(cè)結(jié)果暫時(shí)不會(huì)被確定，但會(huì)為后續(xù)的預(yù)測(cè)提供更好的起點(diǎn)。這種方法就像一個(gè)象棋大師能夠同時(shí)考慮多條攻擊路線，即使當(dāng)前只執(zhí)行其中一條，但其他路線的準(zhǔn)備工作已經(jīng)完成，可以隨時(shí)切換。

這兩種技術(shù)的結(jié)合使用帶來(lái)了顯著的效果提升。在編程任務(wù)的測(cè)試中，模型的詞語(yǔ)接受數(shù)量提高了4.5倍，整體速度提升了近4倍。這意味著原本需要4秒鐘完成的任務(wù)，現(xiàn)在只需要1秒鐘就能完成，效率提升非常明顯。

三、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：在真實(shí)場(chǎng)景中的卓越表現(xiàn)

為了驗(yàn)證這些創(chuàng)新方法的實(shí)際效果，研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)上進(jìn)行了全面的測(cè)試，包括編程代碼生成和數(shù)學(xué)問(wèn)題求解等。

在編程任務(wù)方面，他們使用了HumanEval和MBPP這兩個(gè)廣受認(rèn)可的基準(zhǔn)測(cè)試。這些測(cè)試要求AI模型根據(jù)自然語(yǔ)言描述生成能夠正確運(yùn)行的Python代碼，這對(duì)模型的邏輯推理和語(yǔ)法準(zhǔn)確性都有很高要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，使用雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練的模型在HumanEval上實(shí)現(xiàn)了3.86倍的速度提升，準(zhǔn)確率仍然保持在83.5%的高水平。相比之下，傳統(tǒng)的擴(kuò)散語(yǔ)言模型在同樣的任務(wù)上，速度提升有限且準(zhǔn)確率明顯偏低。

在數(shù)學(xué)問(wèn)題求解方面，研究團(tuán)隊(duì)測(cè)試了GSM8K和MATH兩個(gè)數(shù)據(jù)集。這些任務(wù)需要模型進(jìn)行多步推理，生成詳細(xì)的解題過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果同樣令人印象深刻：在GSM8K上實(shí)現(xiàn)了3.5倍的速度提升，正確率保持在91.4%；在MATH上實(shí)現(xiàn)了3.65倍的速度提升，正確率為77.4%。

特別值得注意的是，當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)將拒絕回收和多塊解碼技術(shù)應(yīng)用到雅可比強(qiáng)制模型上時(shí)，性能進(jìn)一步得到提升。在某些配置下，模型能夠?qū)崿F(xiàn)接近4倍的速度提升，這已經(jīng)接近了理論上的最優(yōu)效果。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了詳細(xì)的消融研究，探討了不同組件對(duì)最終性能的貢獻(xiàn)。他們發(fā)現(xiàn)，漸進(jìn)式噪聲調(diào)度策略對(duì)模型性能的改善最為關(guān)鍵。相比隨機(jī)噪聲調(diào)度，線性漸進(jìn)式調(diào)度能夠顯著提升模型的詞語(yǔ)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。同時(shí)，噪聲感知的因果注意力機(jī)制也發(fā)揮了重要作用，它使得模型在處理帶噪聲的輸入時(shí)表現(xiàn)更加穩(wěn)定。

四、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義：從理論突破到實(shí)際應(yīng)用

這項(xiàng)研究的重要意義不僅體現(xiàn)在技術(shù)指標(biāo)的改進(jìn)上，更在于它為AI語(yǔ)言模型的發(fā)展開(kāi)辟了新的道路。傳統(tǒng)上，研究者們面臨著一個(gè)兩難選擇：要么選擇高質(zhì)量但速度慢的自回歸模型，要么選擇速度快但質(zhì)量較低的并行生成模型。雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練方法巧妙地化解了這個(gè)矛盾，實(shí)現(xiàn)了速度和質(zhì)量的雙重優(yōu)化。

從技術(shù)架構(gòu)的角度來(lái)看，這種方法的創(chuàng)新之處在于它保持了預(yù)訓(xùn)練模型的因果推理特性，沒(méi)有像其他方法那樣對(duì)模型的注意力機(jī)制進(jìn)行根本性的改變。這意味著已經(jīng)投入巨大資源訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型可以通過(guò)相對(duì)較少的額外訓(xùn)練就獲得并行生成的能力，大大降低了技術(shù)升級(jí)的成本。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，這種技術(shù)的價(jià)值更加明顯。當(dāng)用戶使用AI編程助手時(shí)，他們通常希望能夠快速獲得代碼建議，而不是等待模型慢慢地一行一行生成代碼。雅可比強(qiáng)制模型能夠同時(shí)生成多行相關(guān)的代碼，大大提升了用戶體驗(yàn)。同樣，在AI寫(xiě)作助手或自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)中，這種技術(shù)也能顯著減少用戶的等待時(shí)間。

研究團(tuán)隊(duì)還深入分析了不同硬件平臺(tái)上的性能表現(xiàn)。他們發(fā)現(xiàn)，在NVIDIA H200和B200這樣的高端GPU上，由于有更充足的計(jì)算資源，模型可以同時(shí)處理更多的詞語(yǔ)預(yù)測(cè)任務(wù)，效率提升更加顯著。這為未來(lái)在更強(qiáng)大的計(jì)算平臺(tái)上部署這類模型提供了重要的參考依據(jù)。

五、面向未來(lái)的思考：AI語(yǔ)言模型發(fā)展的新方向

這項(xiàng)研究的成功不僅解決了當(dāng)前AI語(yǔ)言模型面臨的速度瓶頸問(wèn)題，更重要的是為整個(gè)領(lǐng)域指明了未來(lái)發(fā)展的方向。研究表明，與其簡(jiǎn)單地追求更大規(guī)模的模型，不如在訓(xùn)練方法和推理機(jī)制上尋求創(chuàng)新突破。

雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練方法的核心思想——讓模型在自己生成的軌跡上學(xué)習(xí)——可能啟發(fā)更多類似的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。這種讓AI系統(tǒng)從自己的"錯(cuò)誤"中學(xué)習(xí)的方式，更接近人類的學(xué)習(xí)模式，可能是實(shí)現(xiàn)更智能AI系統(tǒng)的重要途徑。

從計(jì)算資源利用的角度來(lái)看，這項(xiàng)研究也提供了重要啟示?，F(xiàn)代GPU具備強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，但傳統(tǒng)的序列生成方式無(wú)法充分利用這些資源。雅可比強(qiáng)制模型通過(guò)并行預(yù)測(cè)多個(gè)詞語(yǔ)，能夠更好地發(fā)揮硬件的計(jì)算潛力，這為在有限的計(jì)算資源下獲得更好性能提供了可行路徑。

研究團(tuán)隊(duì)在論文中也誠(chéng)實(shí)地討論了當(dāng)前方法的局限性。雖然在編程和數(shù)學(xué)任務(wù)上表現(xiàn)出色，但在需要高度創(chuàng)造性的文本生成任務(wù)中，這種方法的優(yōu)勢(shì)可能不那么明顯。這提醒我們，任何技術(shù)創(chuàng)新都有其適用范圍，需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的方法。

此外，這項(xiàng)研究也為AI模型的訓(xùn)練效率提供了新的思路。傳統(tǒng)的一次性大規(guī)模訓(xùn)練方式成本高昂，而漸進(jìn)式蒸餾的方法展示了如何通過(guò)分階段訓(xùn)練來(lái)提升模型能力。這種方法不僅降低了訓(xùn)練成本，也使得中小型研究機(jī)構(gòu)能夠在有限的資源條件下開(kāi)發(fā)出高性能的AI模型。

說(shuō)到底，這項(xiàng)由UC圣地亞哥大學(xué)和上海交通大學(xué)等機(jī)構(gòu)合作完成的研究，為AI語(yǔ)言模型的發(fā)展提供了一個(gè)全新的解決方案。通過(guò)雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練，他們成功地讓AI模型學(xué)會(huì)了"一心多用"的技能，在保持高質(zhì)量輸出的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了顯著的速度提升。這不僅對(duì)學(xué)術(shù)研究有重要意義，更為實(shí)際的AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供了寶貴的技術(shù)路徑。

對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)，這意味著未來(lái)的AI助手將能夠更快地響應(yīng)我們的需求，無(wú)論是編程幫助、寫(xiě)作支持還是問(wèn)題解答，都將變得更加高效和流暢。而對(duì)于AI技術(shù)的研發(fā)者來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)研究展示了如何在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破，為整個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展注入了新的活力。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，可以通過(guò)arXiv:2512.14681v1這個(gè)編號(hào)查找完整的研究論文，其中包含了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

Q&A

Q1：雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練是什么原理？

A：雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練讓AI模型在自己生成的預(yù)測(cè)軌跡上學(xué)習(xí)，就像讓作家通過(guò)閱讀自己的草稿來(lái)提高寫(xiě)作水平。模型先同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)詞語(yǔ)，然后通過(guò)反復(fù)修正這些預(yù)測(cè)來(lái)找到正確答案，這樣就學(xué)會(huì)了在面對(duì)不完整信息時(shí)仍能做出準(zhǔn)確判斷。

Q2：這種方法比傳統(tǒng)AI模型快多少？

A：實(shí)驗(yàn)顯示雅可比強(qiáng)制訓(xùn)練的模型在編程任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了3.8倍的速度提升，在數(shù)學(xué)問(wèn)題求解上提升了3.5到3.65倍。結(jié)合拒絕回收和多塊解碼技術(shù)后，速度提升可以接近4倍，這意味著原本需要4秒完成的任務(wù)現(xiàn)在只需要1秒。

Q3：普通用戶什么時(shí)候能用上這種技術(shù)？

A：這項(xiàng)技術(shù)主要針對(duì)AI語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和推理優(yōu)化，普通用戶可能會(huì)在未來(lái)的AI編程助手、寫(xiě)作工具和問(wèn)答系統(tǒng)中間接體驗(yàn)到它帶來(lái)的速度提升，但具體的商業(yè)化應(yīng)用時(shí)間還需要看各大AI公司的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)進(jìn)度。