DiffusionBlocks：ブロック単位でニューラルネットワークを訓練する

DiffusionBlocks は、ネットワークをブロックに分割し、拡散フレームワークを用いて各ブロックを独立に訓練する手法であり、メモリ消費を単一ブロック分に削減しつつ、エンドツーエンド訓練と同等の性能を達成します。本研究成果は ICLR 2026 で発表されました。