Diffusion Controller 如何统一并简化 AI 图像生成
Google Research 提出 Diffusion Controller,将扩散模型去噪过程重构为连续控制问题,用于更稳定地引导图像生成。其轻量附加网络在匹配人类偏好上超过行业标准,完全解锁的微调版本相对基线模型达到 90% 胜率。实验使用 Stable Diffusion v1.4 骨干,覆盖 SFT、RWL 和 PPO,并以 HPS-v2 衡量效果。
Google Research 提出 Diffusion Controller,将扩散模型去噪过程重构为连续控制问题,用于更稳定地引导图像生成。其轻量附加网络在匹配人类偏好上超过行业标准,完全解锁的微调版本相对基线模型达到 90% 胜率。实验使用 Stable Diffusion v1.4 骨干,覆盖 SFT、RWL 和 PPO,并以 HPS-v2 衡量效果。
InternLM 发布 AdvancedMathBench,用于评估语言模型能否构造并验证高等数学的自然语言证明。该套件包含 ProverBench 的 245 道专家审阅证明生成题、VerifierBench 的 888 条带全链路专家标注的证明轨迹,以及用于自动评估 ProverBench 的 AutoVerifier。
Apple ML 提出 round-trip 协议,研究语言模型把树结构算术表达式序列化为自然语言时有多少组合内容能保留下来。该方法由生成器把程序生成的算术表达式转成文字题,再由独立抽取器仅从文字题恢复表达式,并用符号等价作为精确 oracle;对 16 个模型的两两组合评估显示,交换生成与抽取模型可使准确率变化最高 60.4 points,最佳组合达到 92.9%。
MarginFlow 将固定行列和二元矩阵的 SIS proposal 设计转为 GFlowNet 学习问题,并跨 margins 摊销实现零样本泛化。它在 1904 个 margins 上训练,在 1190 个保留 margins 上评估,规模覆盖 $3\times3$ 到 $870\times6$。
NVIDIA 加入 Google DeepMind、EMBL-EBI 等全球研究机构联盟,在 AlphaFold Database 开放发布 2,800 多种病毒的蛋白复合体预测 3D 结构。
推荐理由:原文展示了开放数据集与生成流程,能帮助理解 AI 蛋白结构预测在疫情准备中的应用。
Apple ML 研究用预量化 latent 作为监督信号,蒸馏压缩 Apple 设备端听写所用的流式神经音频 tokenizer。2.8× compression 下,学生编码器在六组教师—学生组合中的五组无需 fine-tuning 即保持在教师 1.9% relative WER 以内,并比同容量独立训练 tokenizer 提升 3.9% relative。
Google Research 推出 MilleMiglia,一个用于生成中程物流配送问题真实 benchmark 的 C++ 实例生成器。它将中程物流建模为时空图上的多商品流问题,覆盖配送中心时间窗口、换车接续、存储和分拣等约束;源代码和文档已在 GitHub 提供。
InternLM 的 SciDocBench 发布完整科学文档理解基准、Hugging Face 数据资产、SFT/RL 训练数据和支持代码,并集成到 VLMEvalKit。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL,用自然语言 belief states 替代完整交互历史,并以 belief grading 监督大语言模型更新长程交互上下文。CollabBench 上,ABBEL-rec-BG 将与 Full Context 的差距缩小约 50%,训练步数从 100 降至 50,Peak Tokens 为 6.01±0.33×10²。