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MAPLE实验室提出通过强化学习优化图像生成模型的去噪过程，使其能以更少的步骤生成高质量图像，在多个图像生成模型上实现了减少推理步骤，还能提高图像质量。

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2024 年 12 月 6 号加州时间上午 11 点，OpenAI 发布了新的 Reinforcement Finetuning 方法，用于构造专家模型。对于特定领域的决策问题，比如医疗诊断、罕见病诊断等等，只需要上传几十到几千条训练案例，就可以通过微调来找到最有的决策。

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OpenAI第二天的直播，揭示了强化微调的强大威力：强化微调后的o1-mini，竟然全面超越了地表最强基础模型o1。而被奥特曼称为「2024年我最大的惊喜」的技术，技术路线竟和来自字节跳动之前公开发表的强化微调研究思路相同。

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强化微调可以轻松创建具备强大推理能力的专家模型。