Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as a powerful paradigm for aligning generative models with human preferences. However, applying RLHF to diffusion models remains highly feedback inefficient, as existing approaches typically require large amounts of human or reward model evaluations. This limitation reduces the practicality of diffusion RLHF in realworld settings where

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Selective Timestep Weighting and Advantage-Based Replay for ](https://arxiv.org/abs/2607.07693v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Eric Zhu, Abhinav Shrivastava, Soumik Mukhopadhyay

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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⏱️ 2026-07-09 14:02