LLaCO 这个 8B 模型走了条不太一样的路：文本生成不按从左到右逐词出，而是在连续嵌入空间里做扩散，一步步去噪。团队在 arXiv 预印本里指出，连续扩散有个老问题——嵌入向量范数会衰减，用欧氏距离衡量 token 竞争会出现“假超车”，看着像候选词压过了源词，其实只是距离算歪了。他们把这套成对竞争关系整理成 Competition Threshold Theory（CTT），并据此提了 Semantic Retention Scheduling（SRS），让去噪各阶段的时间分配跟着 token 身份衰减的节奏走；模型侧用嵌入方向适配器加时间步条件调制，把预训练骨干接到连续表示上，加噪改成朝掩码偏置端点的球面测地插值，绕开范数衰减。按摘要，LLaCO 超过此前的连续扩散基线，和同规模离散扩散模型打平。预印本还没经过同行评审，实验结论先当参考。

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