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Die neu vorgestellte Domain Adaptive Diffusion Policy (DADP) löst ein zentrales Problem in der lernbasierten Regelung: die Generalisierung auf bislang unbekannte Übergangsdynamiken. Durch die Kombination von domänenübergreifender Repräsentationsbildung und Diffusionsmodellen schafft DADP robuste Anpassungen ohne zusätzliche Labels.

In der Welt der Sprachmodelle haben Masked Diffusion Models (MDMs) großes Interesse geweckt, doch sie hinken noch hinter den klassischen autoregressiven Modellen (ARMs) hinterher und benötigen mehr Trainingsschritte. Das neue Auto‑Regressive Masked Diffusion (ARMD) Modell löst dieses Problem, indem es die Trainingsgeschwindigkeit von ARMs mit der Parallelgenerierung von Diffusionen vereint.

Ein neues Papier aus dem arXiv präsentiert Reverse Flow Matching (RFM), einen einheitlichen Rahmen, der die Ausbildung von Diffusions- und Flusspolitiken im Online-Reinforcement‑Learning (RL) systematisch vereinheitlicht. RFM löst ein zentrales Problem, das seit langem die Effizienz von RL‑Modellen limitiert: die fehlende direkte Stichprobe aus der Zielverteilung.

Die Imputation von multivariaten Zeitreihen ist in Bereichen wie Gesundheitswesen, Verkehrsprognosen und biologischer Modellierung von zentraler Bedeutung, wenn Sensorfehler und unregelmäßige Messungen zu fehlenden Daten führen. Trotz der Fortschritte bei Transformer‑ und Diffusionsmodellen fehlt diesen Ansätzen oft ein expliziter Induktivitätsvorteil und eine Frequenzsensitivität, was ihre Generalisierung bei strukturierten Fehlermustern und Verteilungssprüngen einschränkt.

Reinforcement‑Learning‑Post‑Training ist entscheidend, um generative Modelle an menschliche Präferenzen anzupassen, doch die hohen Rechenkosten hemmen die breite Anwendung. TreeGRPO bietet eine neue Lösung, indem es den Denoising‑Prozess in einen Suchbaum umwandelt und dadurch die Trainingseffizienz deutlich steigert.

In der Offline‑Reinforcement‑Learning‑Forschung ist die Überbewertung von Werten durch Aktionen außerhalb der Trainingsverteilung ein zentrales Problem, das die Leistung von Policies stark einschränkt. Um diesem Hindernis entgegenzuwirken, setzen moderne Ansätze Diffusionsmodelle ein, die dank ihrer ausgeprägten Fähigkeit zur Verteilungsanpassung besonders konservativ agieren können. Allerdings führen bisherige Methoden häufig zu einer übermäßigen Regularisierung von redundanten Aktionen in Datensätzen mit geringer Qualität, was zu einer übermäßigen Vorsicht und einem Ungleichgewicht zwischen Ausdruckskraft und Effizienz der Modelle führt.

Wissenschaftler haben ein neues Verfahren namens Projected Coupled Diffusion (PCD) vorgestellt, das die Generierung von zusammenhängenden Bildpaaren, Objektmanipulationen und Mehrroboter‑Bewegungsplänen ohne aufwändiges Retraining ermöglicht. PCD erweitert die klassischen Diffusionsmodelle um einen gekoppelt‑en Guidance‑Term, der die Modelle dazu bringt, sich gegenseitig zu koordinieren.