算法论文8
TDM - R1：4 步生图超越 GPT - 4o
机器之心
AI 摘要
香港科技大学等团队提出 TDM - R1 框架，4 步采样让 GenEval 从 61% 到 92%，超越 GPT - 4o。解决少步扩散模型难题，实现图像质量、文字渲染等多方面提升，为少步生图发展指明方向。
阅读原文 · 机器之心
4步生图封神，GenEval从61%狂拉到92%，全面超越GPT-4o的TDM-R1模型来了
香港科技大学唐靖团队等提出全新通用强化学习框架 TDM - R1，仅 4 步采样就让组合式生成指标 GenEval 从 61% 升至 92%，超越 GPT - 4o。它解决少步扩散模型痛点，实现多方面性能提升，为少步生图发展带来新方向。
关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文9
对错之外，推理轨迹暗藏训练价值
本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究，重新解读推理轨迹的训练价值，解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点，梳理方法设计、实验结果与适用边界，为大模型推理训练提供新参考。
深度学习自然语言处理
算法论文8
小偏差为何带偏大模型RL训练
本文解读Together AI的新算法论文，讲解大模型强化学习中，采样端与训练端的微小偏差如何累积放大导致训练跑偏，介绍Score Centering校正方法的原理、效果与应用边界。
深度学习自然语言处理
开源动态9
小米6天烧2000万拿下开源第一大模型
本文报道小米开启史无前例的大模型训练直播，6天花费约2344万元完成MiMo-V2.6系列强化学习训练，训练出的MiMo-V2.6-Pro登顶开源大模型第一，全套技术资源全部开源，引发AI行业热议。
量子位
算法论文9
万卡RL训练：如何选最优Batch Size
本文是腾讯混元团队针对大模型强化学习规模化训练的研究，聚焦万卡级算力下Batch Size优化问题，拆分样本效率与系统效率的影响，给出可落地的调优框架，实测可缩短29%训练时间。
机器之心