Stanford CME296: Диффузионные и большие визуальные модели | Весна 2026 | Лекция 6 — Обучение моделей

Подробнее об этом курсе можно узнать здесь: https://online.stanford.edu/courses/c... Чтобы ознакомиться с расписанием и программой курса, посетите: https://cme296.stanford.edu/syllabus/ Разделы: 00:00:00 Введение 00:07:45 Обзор жизненного цикла обучения 00:10:39 Параметризация функции потерь 00:16:08 Выборка по временному шагу 00:22:27 Логит-нормальное распределение 00:25:44 Сдвиг выборки для разных разрешений 00:43:56 Выравнивание представлений (REPA) 00:49:21 Предварительное обучение 00:52:46 Продолжение обучения (CT) 00:54:02 Контролируемая тонкая настройка (SFT) 00:54:39 ​​Настройка предпочтений 00:56:48 Обучение с обратной связью и вознаграждением (ReFL) 01:00:16 Flow-GRPO 01:03:23 Diffusion-DPO 01:05:06 Улучшение подсказок (PE) 01:10:00 DreamBooth, адаптация низкого ранга (LoRA) 01:16:35 Дистилляция 01:21:42 Прогрессивная дистилляция (PD) 01:25:14 InstaFlow 01:30:18 Модели согласованности (CM) 01:34:23 Дистилляция с сопоставлением распределений (DMD) 01:39:16 Дистилляция с помощью состязательной диффузии (ADD) Для получения дополнительной информации о программах магистратуры Стэнфорда посетите: https://online.stanford.edu/graduate-... Афшине Амиди — приглашенный лектор Стэнфордского университета. Шервин Амиди — приглашенный преподаватель Стэнфордского университета. Посмотреть плейлист курса:    • Stanford CME296: Diffusion & Large Vision ...