Reinforcement Learning-driven Diffusion Models: Language, Vision, and Beyond

arXiv cs.AI · 16 oct, 06:00

Un artículo de investigación que revisa el uso de reinforcement learning para mejorar modelos de difusión en generación de lenguaje, visión y otros dominios. Los autores proponen un análisis técnico sobre cómo RL optimiza la trayectoria de difusión mediante reward engineering, identifican tres limitaciones críticas (fragilidad del reward design, trade-off exploración-explotación y inestabilidad en sparse rewards) y proporcionan un repositorio público para seguir el campo.