DiffusionART-Flash开源强化学习后训练方法
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DiffusionART-Flash开源强化学习后训练方法
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AI 综述
Yang You团队开源DiffusionART-Flash，并公开MiniMax-H3的完整后训练配方。该方法仅训练扩散采样中的1—2个高噪声时间步，同时保留完整采样轨迹；团队称，在50步调度下训练2步时，训练所用sample-timestep减少25倍，实验中的奖励提升与稳定性接近全流程训练。
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最新进展11月1日 15:38
DiffusionART-Flash 开源扩散模型强化学习后训练方法，训练效率提升 25 倍报道时间线
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11月1日
- AGI HuntDiffusionART-Flash 开源扩散模型强化学习后训练方法，训练效率提升 25 倍
Yang You 团队开源 DiffusionART-Flash，仅训练 1–2 个高噪声时间步，同时保留完整采样轨迹，实验中奖励提升与稳定性接近全流程训练。采用 50 步调度并训练 2 步时，训练用 sample-timestep 对减少 25 倍。
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- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1011月1日 16:00
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