PaperWeekly

ICLR 2025 扩散模型奖励微调新突破！Nabla-GFlowNet让多样性与效率兼得

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本文介绍了一种基于生成流网络的扩散模型奖励微调方法Nabla-GFlowNet，该方法能够在快速收敛的同时保持生成样本的多样性和先验特性。通过在Stable Diffusion上实验验证了其有效性。

Token刺客来袭！AgentPrune一键屏蔽废话智能体，成本暴降60%性能翻盘

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由同济大学、香港中文大学等机构提出的新技术AgentPrune，通过多智能体剪枝技术解决基于大模型的多智能体系统中的通信冗余问题。该技术能大幅降低通信开销，提升系统的鲁棒性和任务完成效率。

静态油画秒变动态视频！西安交大等提出「无需训练」的绘画动态化新范式

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西安交通大学、合肥工业大学以及澳门大学的研究团队提出了一种零训练图像转视频框架——Every Painting Awakened，成功解决了静态绘画动态化生成中的不动和乱动两大难题。