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扩散LLM推理用上类GRPO强化学习！优于单独SFT，UCLA、Meta新框架d1开源

当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能。不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。与此同时，离散扩散大语言模型（dLLM）成为有潜力的语言建模的非自回归替代。

4/20/2025 2:34:00 PM

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