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Learning What to Trust: Bayesian Prior-Guided Optimization for Visual Generation
把奖励模型的不确定性显式建模为语义先验锚点，并在组间与组内两个层级调制优化信任度，可直接迁移到任何用 GRPO/RLHF 后训练的扩散或视频生成模型上，缓解文本-视觉多对多对应带来的奖励噪声过拟合。