「渐进式扩散建模」共找到 534 篇相关文章
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
蚂蚁dInfer框架，让扩散大语言模型推理速度再飙10倍，相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架，联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题，提出创新算法和系统优化策略，实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM，代码已开源。
不懂建模也能做角色！VAST升级AI神器，一手实测来了：一键拆建/魔法笔刷/万物绑骨
3D大模型明星初创公司VAST推出的Tripo Studio大升级，有智能部件分割、贴图魔法笔刷等四大核心功能，直击过去建模流程痛点，实现从“给模型”到“交成果”的质变，提升全链路效率。
训练提速4.6倍！FP4+BF16双轨并行，NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
无需多视角，单图重建可交互3D模型！南洋理工开源结构推理框架
南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学：面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。
苹果港大终结自回归时代？7B扩散模型发布，AI写代码逻辑彻底颠覆！
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。