dLLM-RL
[ICLR 2026] Código oficial para TraceRL: Revolucionando el post-entrenamiento para LLMs de Difusión, potenciando la serie SOTA TraDo.
Utiliza un marco para mejorar el rendimiento de grandes modelos de lenguaje a través de técnicas de entrenamiento avanzadas.
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dLLM-RL tiene 519 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 45 veces. dLLM-RL está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2025. dLLM-RL está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: code-generation, diffusion-language-models, large-language-models, llm-reasoning.
¿Qué es dLLM-RL?
[ICLR 2026] Código oficial para TraceRL: Revolucionando el post-entrenamiento para LLMs de Difusión, potenciando la serie SOTA TraDo.
¿dLLM-RL es de código abierto?
dLLM-RL es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿dLLM-RL es gratis?
Sí. dLLM-RL es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está dLLM-RL?
dLLM-RL está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito dLLM-RL?
dLLM-RL está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/gen-verse-dllm-rl.html)
