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关键词: AI新闻,AI访谈,陈博远,逆矩阵

Yann LeCun的JEPA架构很可能不会work，但至少证明了隐空间比像素或文本空间具备更强的泛化能力；

关键词: AI新闻,GPT Image 2,陈博远,openai

GPT Image 2的发布给整个AI圈带来了亿点点震撼。但很多人可能没注意到，幕后最会玩梗的居然是他——主力训练者陈博远。他和奥特曼同台主持，悄悄修好了中文渲染；给模型起代号“布基胶带”，还拿香蕉艺术品玩梗；为了秀模型的文字能力，设计了米粒刻字、漫画套娃、视觉证明题这些“彩蛋级”测试。

关键词: AI新闻,AI访谈,逆矩阵科技,世界模型,陈博远

不与世界交手，何以理解世界？

关键词: token,AI视频,Diffusion Forcing,扩散模型,AI

近日，MIT CSAIL 的一个研究团队（一作为 MIT 在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起，提出了一种训练和采样范式：Diffusion Forcing（DF）。