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如何消除自回归模型在长代码生成中的上下文遗忘问题？

2025-08-19

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Seed Diffusion通过以下机制解决长程依赖问题：

并行全局解码：首轮生成即考虑全部token关系，避免传统模型的逐字累积误差
扩散式细化：通过多轮噪声去除过程逐步修正早期生成错误，类似人类编写代码时的重构过程
结构化注意力：在代码语法节点（如函数边界/循环体）施加更强约束

实测数据表明，在生成200+行代码时：
– 变量引用准确率提升63%
– 接口一致性保持率达92%
使用建议：对于复杂系统设计，采用分模块生成+自动组装策略，先生成类架构再填充方法实现。

本答案来源于文章《Seed Diffusion：验证新一代架构的高速语言模型》

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