何恺明团队新作：扩散模型可能被用错了
何恺明团队新作：扩散模型可能被用错了何恺明又一次返璞归真。
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何恺明又一次返璞归真。
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
前不久写了一期卡神做的 nanochat ，听朋友说咱们国产早就有类似的开源项目了：miniMind 。
在腾讯四年，朱庆旭曾将多种训练数据喂给具身模型，最终他得出结论：“基于遥操作数据训练的主流方案，有着原理性缺陷。”
大家都知道，图像生成和去噪扩散模型是密不可分的。高质量的图像生成都通过扩散模型实现。
在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
智能体自进化，阿里开源了新成果。
无需重新训练，也能一键恢复模型的安全意识了。
人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。
无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法，凭借灵活、高效的特性，已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制（如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl）实现文本引导编辑，但当前技术存在两大核心痛点，严重限制其在复杂场景的应用