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Fine-tuning Discrete Diffusion Models Using Policy Gradient Methods
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的政策梯度算法——得分熵策略优化（SEPO），旨在解决离散扩散模型在使用人类反馈的强化学习中的微调难题。该方法在处理非可微分奖励时展现出良好的可扩展性和效率，可能推动相关研究的发展。
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关键要点
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提出了一种新的政策梯度算法——得分熵策略优化（SEPO）。
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该算法旨在解决离散扩散模型在使用人类反馈的强化学习中的微调难题。
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SEPO在处理非可微分奖励时展现出良好的可扩展性和效率。
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该方法可能推动离散生成任务的研究进展。
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