ELF：让文字像图像般流动 刷榜机器翻译和文本摘要任务

ELF (Embedded Language Flows) 的新型连续扩散语言模型，旨在通过连续时间流匹配（Flow Matching）技术提升文本生成效率。与传统离散模型不同，ELF 在连续嵌入空间内完成绝大部分去噪过程，仅在生成的最后一步才将向量映射回离散 Token。这种设计允许模型直接复用图像扩散领域的成熟技术，如无分类器引导（CFG），从而在生成质量与多样性之间取得更好平衡。实验表明，ELF 在机器翻译和文本摘要等任务中表现优异，仅需更少的采样步骤和训练数据即可超越现有的主流模型。该研究证明了连续扩散模型在处理本质上属于离散信号的语言建模时，具有极高的竞争力和潜力。