生成模型也能端到端训练了？核心竟是一个for循环

文章介绍了一种名为Explorative Modeling（XM）的新生成模型训练范式，通过在每个训练步中生成K个候选样本并仅回传最接近真实数据的那个样本的梯度，解决生成模型长期存在的mode模糊和暴露偏差问题，实现真正端到端训练；该方法将“探索”确立为继参数与数据之后的第三根可扩展轴，在图像、视频、语言等多模态任务上显著提升FLOP、样本及参数效率。