DanceGRPO是25年5月发表的论文，把GRPO的方法引入到了生成领域。（类似的有flowGRPO）。字节客户基于此魔改，故学习。

DiffusionNFT 直接在前向加噪过程（forward process）上进行优化，在彻底摆脱似然估计与特定采样器依赖的同时，显著提升了训练效率与生成质量。在GenEval任务上，DiffusionNFT仅用约1.7k步就达到0.94分，而对比方法FlowGRPO需要超过5k步且依赖CFG才达到0.95分。这表明DiffusionNFT的训练效率比FlowGRPO快约25倍。

Step-3-VL 10B

如果想要写AI论文，就需要总结论文核心观点的来源。

大语言模型、多模态模型是如何设计来实现高效Mem机制。

视觉领域的GPT moment要来了吗？[^4]

• World Model: (e.g., Emu3.5)
• Unified Foundation Models, UFMs，强调视觉能力的闭环。证明模型能像“看懂”图片一样“画出”图片。(e.g.,Bagel, Lumina, Emu3.5)
• Omni 强调交互能力的闭环。证明模型能像真人一样，具备实时、全感官的反应。图片生成暂时不是必须的(e.g.,Qwen-3-Omni、longcat-omni), 但是也能支持(e.g., Ming-Omni)

当前多模态设计中AR和DiT的组合关系，单独学习一下

VeRL 作为RL领域趋势最火的开源仓，值得学习。

VeRL 基于ray的多进程管理，并结合 推理、训练等多个阶段。其E2E时间组成和如何加速都是待研究的课题。

模型训练，为什么需要这么多阶段，每个阶段的独特职责和意义是什么。

• RLHF 利用复杂的反馈回路，结合人工评估和奖励模型来指导人工智能的学习过程。(RLHF = 人类偏好数据 + Reward Model + RL（如 PPO）, 所以RLHF是RL的一种实践方式)
• 尽管DPO相对于PPO-RHLF更直接，但是(Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR))往往效果更好；
• 而RLVR算法在 2025年的GRPO提出后，其变种和应用范围迎来了井喷爆发。
• 本文详细介绍 PPO、GRPO以及DAPO。

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必看好文[^2]