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何恺明组三位本科生领衔!聚焦Flow模型,突破归一化流生成效率瓶颈
鱼羊 发自 凹非寺。与MeanFlow对流匹配的优化不同，这次主要旨在解决归一化流在生成模型中的局限。论文提出名为双向归一化流的新框架，通过解耦前向过程——将数据映射为噪声，和逆向过程——把噪声再转回来生成图片，成功打破了传统归一化流生成模型效率低下的问题。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
此前，他以一作身份与恺明合作过论文《Bidirectional Normalizing Flow: From Data to Noise and Back》。
探寻适用工具：AI+3D 平台与工具的关键能力及选型考量
随着 AI 生成 3D 技术的快速发展，市场上涌现出大量工具和平台，从 Text-to-3D 到 Image-to-3D，再到 AI 辅助建模和优化，选择合适的工具成为产品经理和技术团队的重要任务。
全员本科生！何恺明组新作：文生图，258M参数就够了
继去年探索直接从像素预测图像的JiT架构后，团队这次又把这套“删繁就简”的思路扩展到了文生图领域，推出全新工作:MiniT2I。在今天动辄数十亿参数、海量图文数据训练文生图模型的背景下，MiniT2I选择了另一条路。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
此前，他以一作身份与恺明合作过论文《Bidirectional Normalizing Flow: From Data to Noise and Back》。
深度学习和涌现计算中使用的计算方法（松散模型）
Universally Sloppy Parameter Sensitivities in Systems Biology Models系统生物学模型中普遍“松散参数”的敏感性内容松散模型是多参数模型，其行为仅依赖于少数刚性参数组合，许多松散参数的方向对模型预测不重要。
进展 | 神经网络正则变换
相关研究成果发表于Phys. Rev. X，论文链接。 2. 3. 4. 宅在家里不动，你的身体会发生什么变化?