待验证50% 置信解决方案精确时间
在扩散模型采样过程中进行奖励引导，通常通过计算奖励函数对当前样本的梯度并按权重叠加到去噪更新中实现，类似于分类器引导或无分类器引导，但引导信号来自外部奖励模型。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/21
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证奖励模型的去噪效果会传导到最终策略模型的行为上，噪声更少的奖励信号使策略优化更符合真实人类偏好。80% 相似待验证在扩散模型中，得分函数被用来描述数据分布的对数梯度，并通过去噪得分匹配进行训练。77% 相似待验证DRaFT利用扩散模型去噪过程的可微性，将奖励函数梯度直接回传至模型参数，无需强化学习的策略梯度估计器，规避高方差问题76% 相似已验证强化学习的本质是让模型不断优化以最大化某个奖励信号74% 相似已验证奖励模型的训练可使用Bradley-Terry模型等排序学习框架，训练神经网络预测任意两个回答之间的人类偏好概率，接收(prompt, response)对并输出标量分数74% 相似
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