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DOHF：Doob h-transform 在线扩散微调
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布一篇论文，研究者提出 DOHF（Diffusion Online h-guidance Fine-tuning），一种基于 Doob's h-transform 引导的在线扩散模型微调方法。该工作将 Doob's h-transform 转化为实用的在线训练算法：对生成样本分配最优性权重，估计归一化局部校正 ∇log h，并将其蒸馏进生成模型。报道称该方法支持黑盒与不可微奖励，且无需额外网络评估。目前仅有这一篇报道，尚无后续进展或独立验证。
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最新进展10月3日 12:00
arXiv 发布 DOHF，将 Doob's h-transform 转为在线扩散微调算法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）DOHF：基于 Doob's h-transform 引导的在线扩散模型微调
研究者提出 DOHF（Diffusion Online h-guidance Fine-tuning），将 Doob's h-transform 转化为实用的在线训练算法，通过对生成样本分配最优性权重、估计归一化局部校正 ∇log h 并蒸馏进生成模型，支持黑盒与不可微奖励且无需额外网络评估。
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