手推 11 步详解 VAE：打通扩散模型与 RLHF 的核心
ProfTomYeh · x · 2026-07-29
教授 Tom Yeh 通过 11 个步骤，详细演示了变分自编码器（VAE）的手动前向推断与梯度计算过程。
核心机制拆解：
- 编码与重参数化：将输入编码为均值和方差构成的潜在分布，并引入随机噪声，利用重参数化技巧保证梯度正常传播。
- 解码与重构：从潜在分布采样并尝试重构输入，计算均方误差（MSE）。
- 梯度推导：展示了 KL 散度梯度如何简化为均值本身，而重构梯度简化为预测值与输入的差值。
技术延伸： 作者指出，VAE 中的 KL 散度正是 RLHF（如 GRPO 算法）中防止模型偏离基础分布的核心机制，而重构损失则是当前扩散模型去噪训练的基石。理解 VAE 等于掌握了这两种前沿技术的底层逻辑。
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