DiffusionNFT：扩散强化学习新范式，训练效率提升25倍

编辑丨 机器之心 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 清华大学朱军教授团队， NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 —— Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT) 。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在 前向加噪过程（forward process） 上进行优化，在彻底摆 脱似然估计与特定采样器依赖的同时，显著提升了训练效率与生成质量。文章共同一作郑凯文和陈华玉为清华大学计算机系博士生。 论文标题：DiffusionNFT: Online Diffusion Reinforcement with Forward Process 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.16117 代码仓库：https://github.com/NVla ...