MARBLE：多奖励平衡扩散模型强化学习微调
深度2026年5月8日29 分钟阅读
传统多奖励微调方法因加权求和导致样本监督信号稀释，本文提出的MARBLE通过独立优势估计和二次规划统一更新方向，首次实现多奖励联合训练且无需手动调参。适合从事扩散模型对齐、强化学习微调的研究者阅读。
本文编译自 MARBLE: Multi-Aspect Reward Balance for Diffusion RL，版权归原作者所有。
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