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今天一早，谷歌又发新模型了！

关键词: AI新闻,模型训练,域协调器,DRDD,Decoupled Residual Denoising Diffusion Models

在图像到图像翻译（Image-to-Image Translation, I2I）这个任务上，扩散模型过去几年几乎形成了一套默认逻辑：先把输入图像和噪声混合，再一步步去噪，把目标图像 “还原” 出来。

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近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。

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近期，来自复旦大学与阿里巴巴通义万相的研究团队对此提出了新的思考。他们认为，多任务强化学习不应被视为一个统一优化问题，而应该解耦为两个彼此独立的过程：单任务的在线策略探索 & 多任务能力整合。

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当下视觉生成正陷入一个能力错位困境—— 扩散模型的像素画质已接近完美，但一遇到需要逻辑推理的生成任务就频频翻车。

关键词: AI新闻,扩散模型,三模式的大语言模型,模型训练

英伟达提出了全球首个三模式的大语言模型系列，只需简单更改注意力模式 / 掩码，即可在自回归、扩散和自推测解码之间切换。一个模型，三种解码模式，没有额外的草稿模型，没有架构变更。最快的模式 token 吞吐量能提升 4 倍。

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大语言模型真的只能走“预测下一个token”的路子吗？

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扩散模型杀进了文本生成的地盘，而巨头们为了抢它，已经打起来了。

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近期，专为Diffusion模型设计的插件框架——Diffusion Templates正式开源发布。这个框架能大幅降低可控生成技术的训练和使用难度，让开发者能够通过丰富的Templates来精准控制模型的生成结果。

关键词: AI新闻,D-OPSD,On-Policy Self-Distillation,模型训练

阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，