南大和阿里发现 DiT 里的残差流拖慢收敛，改用跨层路由后训练快了近 9 倍

近9倍训练加速：DiT里的残差流，正在成为收敛瓶颈

南京大学 LAMDA 组和阿里智能引擎团队提出了一种叫 DAR 的方法，把 DiT 模型里固定的残差累积，换成了按时间步动态选择路径的跨层路由。在 ImageNet 256×256 上拿 SiT-XL/2 试，FID 从 9.67 降到了 7.56，而且只用原来大约九分之一的训练步数就达到了同等收敛质量。不过原文因为微信环境验证拦截，具体怎么实现路由、...

推荐理由：我会先打个折：这还是一个针对DiT架构的训练方法改进，不是新模型或产品发布，所以分数没往78以上走。但它的亮点很实在——把残差流这个大家默认的组件揪出来说是收敛瓶颈，然后用一个时间感知的路由去替代固定累加，效果是FID更好、收敛快近9倍。对正在烧钱训视觉模型的人，这个省钱省时间的信号够强，featured没问题。