论文Reinforce Adjoint Matching
RAM
TU Munich博士生Andreas Bergmeister提出的扩散模型强化学习后训练方法，通过Reinforce Adjoint Matching实现后训练提速50倍，基于第一性原理推导出可扩展的训练目标
时间轴 (近 90 天)
8月27日
机器学习笔记本内存建议至少16GB，系统内存与显存是完全独立且不能互相替代的两个资源
待验证50%
TU Munich博士生Andreas Bergmeister提出的扩散模型强化学习后训练方法，通过Reinforce Adjoint Matching实现后训练提速50倍，基于第一性原理推导出可扩展的训练目标
机器学习笔记本内存建议至少16GB，系统内存与显存是完全独立且不能互相替代的两个资源