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　　近期，一篇由苹果公司与香港大学研究人员合作发表的论文《DiffuCoder: 理解并改进用于代码生成的掩码扩散模型》（DiffuCoder: Understanding and Improving Masked Diffusion Models for Code Generation）[1]，对这些关键问题进行了系统性的解答。该研究不仅推出了一个 70 亿参数的开源代码扩散模型 DiffuCoder，还深入剖析了扩散模型的解码行为，并提出了一套为其量身定制的高效强化学习框架。