通用的dLLM开发框架，让BERT掌握扩散式对话

伯克利与UIUC团队提出dLLM框架，通过离散扩散与轻量指令微调（SFT），仅用约50 GPU·小时即让ModernBERT-large-chat-v0（0.4B）在多项任务上性能逼近Qwen1.5-0.5B。实验证明无需额外生成式预训练，SFT已足以激活BERT生成能力。团队开源全流程代码与模型，并提供可复现的“Hello World”示例，推动扩散语言模型的教学与研究普及。
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