监督微调(SFT)

新框架d1引领扩散模型推理进步，掀起强化学习应用新风潮

在人工智能的不断发展中，扩散模型在推理能力上逐渐崭露头角，现如今，它们不再是自回归模型的 “跟随者”。近日，来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）和 Meta 的研究者们联合推出了一种名为 d1的新框架，该框架结合了监督微调(SFT)和强化学习(RL)，使扩散模型具备更强的推理能力，包括数学理解、逻辑推理等。这一创新的 d1框架通过两阶段的后训练策略来提升掩码大语言模型（dLLM）的性能。

4/21/2025 12:01:09 PM

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