扩散模型——核心原理与强化学习优化

本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策略优化等问题；下来探索了扩散模型在多任务泛化和世界模型建模方面的扩展应用，展示了其在复杂环境中的适应性和灵活性；最后讨论了利用强化学习优化扩散模型的新展，以及扩散模型在决策问题上的前沿研究方向。
【推荐语】
·前沿技术解析：系统梳理Diffusion-QL、Plan Diffuser、DDPO、Diffusion-DPO等关键算法，紧跟学术与工业界展。  ·学用双向赋能：不仅讲解扩散模型在强化学习中的应用，更深探讨强化学习对扩散模型的优化，实现技术闭环。 ·理论实战融合：提供大量可运行的代码实例，涵盖机器人控制、自动驾驶等场景。 ·系统知识脉络：从数学基础、模型设计到应用扩展，构建“原理—实现—系统—优化”的完整知识体系。 ·面向生产科研：适合希望将扩散模型应用于复杂决策场景的工程师阅读，也能够满足研究者对技术本质与前沿方向的深度探索。
【作者】
陈云 北京大学智能科学与技术专业学士、软件工程硕士，现任阿里巴巴国际数字商业集团智能技术部推荐算法工程师，主要研究方向为生成式人工智能在智能推荐与商业广告中的创新应用。曾于上海人工智能实验室担任研究员，深度参与源强化学习平台DI-engine的研发与维护，并在生成式策略学习与扩散模型方向持续输出技术博客文章与源实践项目，目前多项研究成果发表于国际顶级会议及期刊。 牛雅哲 上海人工智能实验室前沿探索中心研究员，源决策智能组织OpenDILab（GitHub Star 数超2.7万，为国内影响力广泛的决策智能源组织）负责人。曾在NeurIPS、ICLR、AAAI等机器学习顶级会议上发表多篇论文，在强化学习、分布式系统及大模型训练基建等领域拥有多年研发经验，长期致力于探索机器学习算法与系统设计优化相结合的最佳实践路径。 张金欧文 上海人工智能实验室AI For Science中心算法工程师，研究方向为生成模型、强化学习、科学智能与工业智能。