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DLM表征空间MMD后训练方法发布
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AI 综述
2026年10月5日，Hugging Face Daily Papers 报道了扩散语言模型后训练方法 Representation-Space MMD。该方法在冻结的预训练扩散语言模型特征空间中，最小化生成分布与参考分布之间的最大均值差异（MMD）。报道称，该方法针对离散模型使用 policy gradients，针对连续模型则通过生成 latents 直接微分；其训练不需要完整采样轨迹，也不需要联合训练辅助模型。
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最新进展10月5日 08:00
Representation-Space MMD 方法被报道用于DLM后训练。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- Hugging Face Daily Papers扩散语言模型的表征空间 MMD 后训练方法
Representation-Space MMD 提出一种扩散语言模型后训练方法，在冻结预训练 DLM 的特征空间最小化生成与参考分布的 MMD。该方法对离散模型用 policy gradients、对连续模型通过生成 latents 直接微分，无需完整采样轨迹或联合训练辅助模型。
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