内存高效训练

DiffusionBlocks：逐块训练神经网络以减少内存消耗

Sakana AI 与东京大学提出 DiffusionBlocks 框架，将残差网络划分为独立可训练的块，并利用扩散模型的逆过程解释块级更新，旨在不牺牲性能的前提下将训练内存减少 B 倍（B 为块数），使大规模 AI 训练更普及。