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视频生成模型后训练与对齐综述发布
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.CV 刊出一篇视频生成模型后训练与对齐的综述，报道称这是该方向首个全面综述。综述以后训练为统一框架组织现有研究，并按对齐信号的执行方式区分隐式对齐与显式对齐两种路径；具体方法被归为监督微调、自训练与蒸馏、偏好与奖励、推理时方法四类。文中还梳理了常用数据集、基准与评估实践，并讨论若干开放挑战，包括可扩展奖励设计、长时程时序一致性、稳定性与表现力的权衡，以及安全感知生成。目前该综述已发布，尚无后续报道补充其结论或引发新的争议。
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最新进展10月2日 12:00
首个视频生成模型后训练与对齐综述在 arXiv 发布，提出以后训练为统一框架的分类体系。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv cs.CV视频生成模型：后训练与对齐综述
视频生成模型后训练与对齐的首个全面综述提出，以后训练为统一框架，并按对齐信号执行方式区分隐式对齐与显式对齐。现有方法被归为监督微调、自训练与蒸馏、偏好与奖励、推理时方法四类，并梳理常用数据集、基准与评估实践。综述还讨论可扩展奖励设计、长时程时序一致性、稳定性与表现力权衡、安全感知生成等开放挑战。
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