# Dyfuzyjne modele językowe w agentach badań głębokich EN: **Diffusion language models in deep research agents** · id `dllmdeepresearch` · aliases: dLLM deep research, diffusion language models for deep research, diffusion-based research agents Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Aplikacje LLM i agenci](https://aiatlasgraph.com/t/applications.md) › [Agenci i orkiestracja](https://aiatlasgraph.com/t/agentsnode.md) › Dyfuzyjne modele językowe w agentach badań głębokich ## Description - PL: Systemy badań głębokich, w których dyfuzyjny model językowy napędza etapy zależne od modelu, takie jak planowanie, dekompozycja i synteza raportu. - EN: Deep-research systems in which a diffusion language model powers model-bound stages such as planning, decomposition and report synthesis. ## In one sentence - PL: Asystenci badawczy piszą raporty przez kilka rund poprawiania całego tekstu naraz, zamiast dopisywać słowo po słowie. - EN: Research assistants write reports by refining the whole text over several rounds, instead of adding one word at a time. ## Problem it solves - PL: Długie raporty badawcze powstają wolno, bo model musi czekać na każde kolejne słowo i nie może łatwo poprawić wcześniejszych fragmentów. - EN: Long research reports take time because the model waits for each next word and cannot easily revise earlier parts. ## What it does - PL: Model zaczyna od zarysu i w kolejnych krokach poprawia wiele miejsc naraz, korzystając z pełniejszego kontekstu. - EN: The model starts from a draft and revises many places at once over successive steps, using a fuller context. ## Everyday example - PL: Zlecasz przegląd literatury. Asystent najpierw tworzy szkic całego raportu, potem poprawia luki i dodaje szczegóły w kilku rundach. - EN: You ask for a literature review. The assistant first drafts the whole report, then fills gaps and adds details over several rounds. ## This concerns you if you… - PL: potrzebujesz szybkiego przeglądu wielu źródeł - PL: chcesz, żeby raport dało się poprawiać w całości - PL: porównujesz szybkość różnych asystentów badawczych - EN: need a quick review of many sources - EN: want a report that can be revised as a whole - EN: compare the speed of different research assistants ## Keywords diffusion language models · dLLM · deep research agents · DiffResearch · parallel generation · non-autoregressive writing · agent backbone swap · Deep Research Bench ## How it works - PL: Szkielet agentowy (klasyfikacja intencji, reformulacja zapytań, planowanie, wyszukiwanie, pisanie, ocena) pozostaje stały. Backbone jest zastępowany dyfuzyjnym modelem językowym, który generuje przez iteracyjne odszumianie lub odmaskowywanie wielu pozycji. Porównanie trzyma stałe prompty, retrieval i ewaluację, zmieniając tylko model. - EN: The agentic scaffold (intent classification, query reformulation, planning, retrieval, writing, judging) stays fixed. The backbone is replaced by a diffusion language model that generates by iterative denoising or unmasking of many positions. Comparisons hold prompts, retrieval and evaluation constant while swapping only the model. ## Limits - PL: Wyniki pochodzą z jednej pary modeli porównanej na H200 przy lokalnym wyszukiwaniu; nie obejmują sprzętu konsumenckiego ani wielu rodzin modeli. dFast nie zmniejszył opóźnienia całego potoku względem pełnego trybu dyfuzyjnego. Audyt 10 raportów wykazał pełne podparcie tylko 28% sprawdzonych twierdzeń, więc szybsze dekodowanie nie rozwiązuje problemów trafności wyszukiwania i wystarczalności dowodów. - EN: The results come from one model pair compared on an H200 with local retrieval; they do not cover consumer hardware or multiple model families. dFast did not reduce whole-pipeline latency relative to full diffusion mode. In an audit of 10 reports, only 28% of checked claims were fully supported, so faster decoding does not solve retrieval relevance or evidence-sufficiency problems. ## Key terms - PL: **backbone**: Główny model językowy napędzający etapy agenta. - PL: **szkielet agentowy**: Stała struktura ról i narzędzi wokół modelu. - PL: **odszumianie**: Iteracyjne poprawianie zakrytej lub zaszumionej sekwencji. - EN: **backbone**: The main language model driving the agent's stages. - EN: **agent scaffold**: The fixed structure of roles and tools around the model. - EN: **denoising**: Iteratively refining a masked or noised sequence. ## Know first - [Dyfuzyjne modele językowe (Diffusion language models)](https://aiatlasgraph.com/t/dllm.md) ## Subtopics (1 direct, 1 in total) - [Wczesna ekstrakcja podzapytań ze stanów odszumiania (Early subquery extraction from diffusion denoising states)](https://aiatlasgraph.com/t/dfast.md): A decomposition mode that reads intermediate denoising states of a diffusion model and extracts usable subqueries before generation finishes. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Agenci badań głębokich (deep research) (Deep research agents)](https://aiatlasgraph.com/t/deepresearch.md) ## Sources - [DiffResearch: Accelerating Deep Research with Diffusion Language Models]() `gazzaev-diffresearch-2026` · by Alan-Barsag Gazzaev, Alexey Gavrilov, Mikhail Mozikov, Sergey Muravyov - [DiffResearch GitHub repository]() `gazzaev-diffresearch-github-2026` · by Alan-Barsag Gazzaev; Alexey Gavrilov; Mikhail Mozikov; Sergey Muravyov --- AI Atlas revision 124 (2026-10-31) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/dllmdeepresearch · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-31