强化学习驱动扩散模型综述发布

2026年10月16日，arXiv Artificial Intelligence发布一篇由Zhiyuan Ma等作者完成的综述论文，题为《强化学习驱动的扩散模型：语言、视觉及更多领域综述》。该综述称首次系统梳理强化学习驱动的扩散模型（RL-driven DMs），提出涵盖语言、多模态、机器人与科学模型的技术全景，聚焦扩散轨迹优化与奖励工程。研究通过多任务基准实验评估代表性方法，揭示奖励设计脆弱、高维生成空间探索-利用权衡、稀疏奖励下训练不稳定三大部署瓶颈，并给出RL与扩散模型融合的路线图。论文已被TPAMI接收，作者同时构建公开仓库以持续追踪该领域进展。截至本综述，尚无其他跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。