В работе рассматриваются диффузионные модели как перспективная технология автоматического синтеза исходного кода. Проводится обзор 10 исследований 2022–2026 гг., посвящённых применению диффузионных архитектур к генерации исполняемого кода. Выделены три класса моделей: латентные, дискретные маскированные и структура осознанные, учитывающие синтаксис и семантику программ. Показано, что по сравнению с авторегрессионными LLM диффузионные модели обеспечивают сопоставимую функциональную корректность при более высокой синтаксической валидности благодаря итеративному деноизингу с двусторонним контекстом. Обсуждаются вычислительные ограничения многошагового деноизинга и ключевые направления дальнейших исследований.

Старцев Д.С., Ро А.С. (науч. рук. Авдошин С.М.) Диффузионные модели для синтеза исходного кода: архитектурные парадигмы и перспективы применения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17888