本研究提出了一种自适应步骤方法，解决了过程奖励模型训练中固定规则划分推理步骤的问题，从而提升了数学推理和代码生成任务的效果，成本降低超过30%。
AdaDiff是一种新型自适应步骤选择方法，能够在保持图像质量的同时提高AI图像生成速度75%。它通过预测不确定性来优化采样步骤，适用于多种扩散模型架构。
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