最近，谷歌联合ResNet作者何恺明、谢赛宁、NeRF先驱Jonathan T. Barron、 3D图形学名家Thomas Funkhouser，正式发布了Vision Banana。它向世界宣告：视觉AI终于不再需要那些臃肿的任务头了，理解，本质上只是生成过程中的一次「对齐」。
邓明扬现为 MIT 博士生，师从何恺明，主要研究生成模型。本科期间，他在 MIT 学习数学与计算机科学，也曾在 DeepMind 和 Meta 实习。更早之前，他曾获得 IMO 金牌和 IOI 金牌。2026 年，他以第一作者发表了 Drifting Models，尝试探索一种不同于传统路径的生成建模思路。
GeoPT提出了一种全新的动力学提升预训练范式，通过合成动力学（Synthetic Dynamics）将静态几何“提升”到动态空间，让模型在无标签数据上通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。
训练一个生成模型是很复杂的一件事儿。 从底层逻辑上来看，生成模型是一个逐步拟合的过程。与常见的判别类模型不同，判别类模型通常关注的是将单个样本映射到对应标签，而生成模型则关注从一个分布映射到另一个分布。
刚刚，何恺明团队提出全新生成模型范式漂移模型（Drifting Models）。
何恺明团队新论文，再次「大道至简」。
何恺明，再次出手精简架构。
2026年新年第一天，DeepSeek上传新论文。给何恺明2016成名作ResNet中提出的深度学习基础组件“残差连接”来了一场新时代的升级。残差连接自2016年ResNet问世以来，一直是深度学习架构的基石。
不久前，NeurIPS 2025 顺利举办，作为人工智能学术界的顶级会议之一，其中不乏学术界大佬的工作和演讲。
继今年5月提出MeanFlow (MF) 之后，何恺明团队于近日推出了最新的改进版本—— Improved MeanFlow (iMF)，iMF成功解决了原始MF在训练稳定性、指导灵活性和架构效率上的三大核心问题。
