待验证50% 置信事实精确时间
GFlowNet将生成过程建模为有向无环图（DAG）上的流动问题，通过训练使流量守恒，以正比于奖励的概率采样到不同终态
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/1
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相关事实
待验证RL 训练流水线通常存在推理/采样引擎和训练/评分引擎两套执行路径，前者生成 rollout，后者计算 log 概率、优势函数或奖励72% 相似待验证LLM运行时动态生成的DAG可能包含不合理的依赖关系或遗漏必要步骤，因此需要在执行前增加校验层68% 相似待验证RL阶段每一步训练需要同时运行推理（生成rollout）和反向传播（更新权重），因此算力需求远高于普通微调67% 相似待验证TensorFlow和PyTorch的计算图将模型表达为有向无环图（DAG），算子为节点、张量为边上流动的数据，使自动微分和GPU并行调度成为架构自然产物67% 相似待验证LLM-Blender 通过训练专用排序模型 PairRanker 来评估多个 LLM 的候选输出并融合最优结果67% 相似
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