算法论文8
西湖大学:RDPO框架加速扩散模型推理
量子位
AI 摘要
西湖大学AGI Lab提出RDPO强化学习框架,针对扩散模型“顺序去噪”瓶颈,不改动模型本身,优化“采样导航系统”,在多测试中效果领先,提供RLHF对齐新范式。
阅读原文 · 量子位
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
新闻资讯8
传英伟达拟收购Reflection AI
本文是InfoQ编译的科技播客访谈,Reflection AI由前Google DeepMind Gemini团队成员创立,近期发布了5010亿参数的开放大模型Beam,主打编程、推理和智能体任务,发布一周后传出英伟达拟收购该公司的消息,访谈中分享了对开放模型诸多问题的观点。
InfoQ
新闻资讯9
九章云极问鼎陶哲轩数学挑战赛
本文报道九章云极言表实验室在陶哲轩发起的数学蒸馏挑战赛第二阶段拿下全部赛道满分,解决28个未解决开放数学问题,介绍了其可验证AI+强化学习的AI4S布局。
机器之心
算法论文9
扩散新范式Hi-DiT终结路线之争
中科大与智象HiDream.ai团队提出混合潜空间-像素空间扩散新模型Hi-DiT,解决了两类传统扩散路线各自的瓶颈,论文被ECCV 2026接收,在多个主流图像生成任务上取得优异性能,仅小幅增加计算开销。
量子位
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