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扩散模型的大规模增强学习
摘要。文本对图像扩散模型是尖端的深属模型，在产生高质量图像方面具有令人印象深刻的功能。但是，这些模型容易受到源自网络规模的文本图像训练对的隐式偏见，这可能导致对图像属性进行建模的不准确性。这种敏感性可以表现为不符合人类伦理和偏好的次优样本，模型偏差和图像。在本文中，我们提出了一种可扩展的算法，用于使用强化学习（RL）增强扩散模型，具有多种奖励功能，包括Human的偏好，组成性和社会多样性，超过数百万图像。我们演示了我们的方法如何显着胜过将扩散模型与人类偏好对准模型的方法。我们进一步说明了这是如何实质上改善验证的稳定差异（SD）模型的，从而生成了人类比基本SD模型的样本偏爱的样本，同时增强了对象组成和样品的多样性。
有效地对扩散模型的私人微调
摘要分散模型（DMS）的最新发展使得能够产生惊人的高质量合成样品。最近的工作表明，差异模型产生的合成样本已在公共数据上进行了预培训，并在私人数据上完全构成了差异性隐私，可以培训下游的分类器，同时实现良好的隐私公用事业 - 公用事业贸易。然而，就记忆使用和计算而言，具有DP-SGD的如此大的分解模型完全需要资源。在这项工作中，我们使用具有不同隐私性的低维适应性（LODA）进行了划分模型的参数 - 有效的微调（PEFT）。我们使用MNIST和CIFAR-10数据集评估了所提出的方法，并证明这种有效的功能还可以为训练下游分类器培训有用的合成样品，并保证了隐私保护数据。我们的源代码将在GitHub上提供。
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。
混合财务和可再生能源创新的扩散
混合金融公司过去十年成为东南亚开发银行投资可再生能源项目的一种日益流行的方式，目的是动员额外的私人投资。尽管该方法的定义在利益相关者之间有所不同，但混合金融是将开发贷款与低于市场利率资金与较低私人投资者遇到的降低风险相结合的方式。这种相对尚未开发的融资方法可能是弥合大型私人资金差距该地区可再生能源部门目前正在经历的解决方案之一。本文通过动员进一步的私人投资，调查了混合金融是否以及如何促进东南亚可再生能源创新的扩散。为此，已经研究了混合金融的脱危效应，以及扩散创新过程中哪个阶段混合融资是相关的，以及它如何促进能源技术创新系统的创新功能。与区域气候金融专家以及八位混合金融投资高管进行了探索性访谈。
创新的扩散（DOI）理论观点
摘要这项研究调查了使用创新（DOI）框架的扩散的学生拥有的数字平台，该数字平台连接了投资者以及由学生拥有的微型，中小型企业（MSME）。这些发现突出了Gemah在提供针对Z Gen Gen企业家的数字偏好量的高效且可访问的资金方面的优势。但是，挑战仍然存在于首次用户至关重要的信息清晰度。可尝试性促进了用户信心，但缺乏证词和案例研究限制了信任，并且该平台的早期开发阶段限制了可观察性。此外，监管和基础设施差距强调了大学和OJK等金融机构的机构支持的重要性。这项研究表明，通过与教育机构的监管保证和协作来提高Gemah的功能，提高透明度并促进用户信任。Gemah具有潜力，可以作为金融包容性的可持续解决方案和印度尼西亚学生MSME的增长。
快速锂离子导体的扩散机制
对下一代能量储存技术的追求已枢转，主要是由于它们具有增强的安全性和能量密度的潜力。在这项有前途的技术的中心是无机锂超电子导体，这促进了与液体液体对应物相当的快速离子转运。尽管有希望，但既有实现超级离子电导率又满足所有实际要求的材料的可用性有限，这需要发现新型导体。本综述全面探讨了改善离子电导率以及每个因素影响它的原子机制的各种结构和化学因素。我们强调了双重方法的重要性：使用结构因子实现高导原型，以及化学因子以进一步优化离子电导率。从这些见解中，我们将指挥家开发历史纳入了40年的关键概念，为当今的领先超级离子导体铺平了道路。在详细介绍了离子传导进步的轨迹时，本综述不仅绘制了该领域的进展，而且还提出了一种战略方法，以使研究人员有效地创新，以实现实现全稳态电池的希望的最终目标。
有条件生成分子的潜扩散
设计小分子治疗是一个具有挑战性的多参数优化问题。必须共同优化效力，选择性，生物利用度和安全性，以提供有效的临床候选者。我们提出了Coati-LDM，这是潜在扩散模型在有条件地生成特性优化的，类似药物样的小分子的新颖应用中。潜在的分子编码的扩散产生，而不是直接扩散的分子结构，提供了一种吸引人的方式来处理分子特性常见的小且错配的数据集。我们基于针对预训练的自回归变压器和遗传算法的各种扩散引导方案和采样方法，以评估对效力，专家偏好和各种物理化学特性的控制。我们表明，条件扩散允许控制生成分子的性能，具有实用和性能优势，而不是竞争方法。我们还应用了最近引入的粒子引导概念来增强样品多样性。我们前瞻性地调查了一组药物学家，并确定我们可以通过学习的偏好评分有条件地产生与其偏好相一致的分子。最后，我们提出了一种从种子分子开始的分子特性局部优化的部分扩散方法。使用潜在扩散模型在分子编码上的有条件生成小分子，为先前分子产生方案提供了一种高度实用且灵活的替代方案。
扩散对健壮和安全文本的优化...
为解决这个问题，最近的研究（Gandikota等人。，2023; Kumari等。，2023;张等。，2023a; Heng＆Soh，2024年； Gandikota等。，2024年）旨在从模型中删除不需要的概念。在删除目标概念时，希望在非目标概念上的性能保持尽可能接近原始模型。现有的研究主要采用了阻止在模型中包含不安全关键字的提示流的方法。由于阻止仅应用于特定的提示，因此它具有保留非目标概念的优势。但是，它们的缺点是容易受到对抗性及时攻击的影响，如图1所示。最近的研究（Tsai等人，2023; Pham等。，2023;杨等。，2024）已经表明，即使在黑盒子方案中，也可以使用提示进行对抗攻击。这表明您需要删除视觉功能，以防止易受此类及时攻击的脆弱性。
基于语言引导的杂种高斯扩散
摘要 - 在机器人操纵任务中，实现操纵对象的可识别目标状态通常对于促进机器人臂的运动计划至关重要。具体来说，在悬挂杯子等任务中，必须将杯子放置在钩子周围可行区域内。先前的方法已经揭示了杯子的多个可行目标状态的产生；但是，这些目标状态通常是随机生成的，缺乏对特定生成位置的控制。此限制使这种方法在存在约束的情况下，例如其他杯子已经占据的钩子或必须达到特定的操作目标时。此外，由于在现实世界中悬挂的方案中杯子和机架之间的频繁物理相互作用，因此从端到端模型中生成的目标状态通常会导致重叠点云。这种重叠会对机器人组的后续运动计划产生不利影响。为了应对这些挑战，我们提出了一种语言引导的混合高斯扩散（LHGD）网络，用于生成操纵目标状态，并结合了基于重力覆盖系数的基于重力覆盖率的基于重力覆盖率的方法。为了在语言指定的分布设置下评估我们的方法，我们在5个不同的架子上收集了多种可行的目标状态，用于10种不同的架子上的10种类型的杯子。此外，我们为验证目的准备了五种看不见的杯子设计。实验性调查表明，我们的方法在单模，多模式和语言指定的分布操纵任务中达到了最高的成功率。此外，它大大降低了点云的重叠，直接产生无碰撞的目标状态，并消除了机器人臂对额外的避免避免障碍物操作的需求。