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Lau博士的云组会5天前
打脸主流！大道至简！何恺明新作：JiT【论文精读】 他，是让整个AI领域都为之瞩目的男人——何恺明。 他提出的ResNet，是21世纪单篇被引次数最多的论文；他引领的MAE，重塑了视觉自监督学习。 而今天，他的团队带着一篇新论文回来了，这一次，目标直指当前AI圈的顶流——扩散模型。 论文的标题霸气外露：《Back to Basics》（返璞归真）。 文中直接拷问：我们花了这么多算力，让模型去预测噪声，这条路是不是从一开始就走错了？ 如果答案是真的错了，那我们过去几年看到众多AI图像、视频的爆炸式进展，其底层逻辑可能都要被重新审视。 本期视频，我们就来深入解读，何恺明团队如何用一个最简单Transformer，直接预测目标图像，挑战扩散模型的根本范式。 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏 #人工智能 #transformer #扩散模型
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计算机博士迪哥1周前
何恺明团队新作JiT：大道至简的Transformer 何恺明团队发布最新研究成果《Back to Basics: Let Denoising Generative Models Denoise》，颠覆了当前主流AI生图技术（扩散模型）的基础范式。团队指出，扩散模型在学习“预测噪声”而非“生成干净图像”，并提出名为JiT的全新方法，让AI直接预测干净图像。#热点小助手 @❤️资料小助手 #Jit #何恺明 #论文 #transformer @在抖音学习 @DOU+小助手 @抖音小助手 @DOU+上热门
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算泥1周前
【何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效】 AI 生成模型圈又被何恺明团队炸翻了！这次的 JiT 模型简直是 “返璞归真” 天花板～ 核心颠覆太绝了：以前扩散模型要靠 VAE 压缩、Tokenizer 分词，步骤又复杂又费算力。何恺明团队直接去掉这些 “累赘”，用纯 Transformer 架构，让模型直接预测洁净图像而非噪声，在高维像素空间就能高效生成！ 关键是性能还暴涨 —— 不用降维手段，256x256 分辨率 FID 低至 1.82，512x512 分辨率计算成本几乎没增加，甚至能挑战 1024x1024 超高分辨率。极简设计还能无缝迁移到气象、药物研发等领域，实用性拉满～ 不愧是 CV 界顶流！这波操作直接刷新生成模型上限～ #何恺明 #AI生成模型 #JiT模型 #人工智能 #科技
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神奇小狗博士2周前
何恺明最新论文解释扩散模型本质 Back to Basics: Let Denoising Generative Models Denoise #AI #扩散模型 #MIT #论文 #ai新星计划
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qqq3天前
何恺明MeanFlow：生成的端到端时代 #何恺明#生成
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神奇小狗博士2周前
何恺明新论文VARC #热点 #ai #论文分享 #MIT #计算机
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算泥1周前
【撞车何恺明团队！华南理工顶会NeurIPS论文以预测数据和方差优化让扩散模型更强更快】 华南理工这波顶会论文太顶了！和何恺明团队不谋而合，解锁扩散模型新玩法～ 以前扩散模型生成图像又慢又容易有噪声，华工团队的 EVODiff 算法直接找对关键：预测数据比预测噪声更高效，还靠方差优化减少不确定性，堪称 “熵减黑科技”！ 不用重新训练模型，即插即用就超神：CIFAR-10 数据集 10 步生成 FID 从 5.10 压到 2.78，低步数下质量飙升；ImageNet 生成速度直接快 25%，LSUN 数据集性能提升 43.4%～ 细节控狂喜！生成的图像结构完整、锐度拉满，文本语义对齐超准，不管是学术研究还是工业落地都超实用～ #人工智能 #扩散模型 #强烈推荐 #黑科技 #AI大模型
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AI技术汇3天前
Faster-RCNN获NeurIPS2025时间检验奖，MIT何恺明教授再次成就视觉经典。#何恺明 #目标检测 #人工智能 #NeurIPS
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顶刊之下5月前
21世纪被引言次数最多的论文 何恺明——深度残差学习网络#论文 #sci #何恺明 #深度学习 #人工智能 21世纪被引用次数最多的论文是人工智能科学家，麻省理工学院电气工程与计算机科学系副教授，未来科学大奖获得者--何恺明在2016年发表的关于“深度残差学习”网络(ResNets)的报告。这种人工神经网络是深度学习和随后AI进步的基础。该论文在五个数据库中的中位数排名最高，尽管在Google Scholar中排名第二，在Web of Science中排名第三。
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码走日同学7月前
世界AI届真正的80后中国天才，被称为人工智能最具影响力学者 #人工智能 #ai #科学家 #科研
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AI沸羊羊1周前
仅9行代码就实现无需归一化的Transformer Transformer已经提出很久，但是针对于Transformer结构上的改进一直在进行。 何恺明、Yann LeCun联手发表的论文提出Transformer架构可以彻底舍去LN层，仅用9行代码就实现动态双曲正切、无需归一化的Transformer!这点可以看出，直到今天针对于Transformer结构的改进仍然具有创新点可探究。针对Transformer各方面的改进仍是一个不错的研究方向。#何恺明 #杨立昆 #Transformer #代码 #AI
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不帅师兄1年前
何恺明MIT开门弟子名单曝光——奥赛双料金牌得主也在其中#硕博#博士#研究生#科研#MIT
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筱易师兄（期刊、论文）1年前
最有影响力的AI学者！ #何恺明 #人工智能 #学术 #期刊论文 #博士
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何老师@职称|学历|考证1周前
2026年评职称，三网论文必须3月31日前搞定#工程师 #职称论文 #三网论文 #2026职称申报 #论文发表
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CV炼丹术4月前
何恺明大神出手！ICML2025：实证扩散模型“无噪声条件” 近年来，去噪扩散生成模型（DDPM） 引爆了生成式AI浪潮，其背后最经典的设计之一——噪声条件（Noise Conditioning），几乎成为扩散范式的标配：即模型输入噪声级别t，统一网络跨所有噪声级别学习去噪映射。 但如果移除噪声条件，模型还成立吗？会不会性能崩塌？何恺明团队携MIT提出：“无噪声条件”也许并非死路——甚至某些场景下还更优！ 这一挑战性工作以 “Blind Image Denoising” 思路切入，系统评估了去噪生成模型在缺失噪声条件输入时的表现和理论机制 ，对扩散模型基础原理发起了深刻拷问。 论文我已经整理好了，感兴趣的同学关注留言哦！ #大模型 #扩散模型 #icml #论文 #科研
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原来是何1周前
别瞎投！SCI 论文发表选对时机与选错时机，结果天差地别！#核心期刊 #sci论文 #论文发表
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雷老师谈AI1年前
广东80后，震惊AI界#人工智能 #ai #何恺明 #微软 #80后
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CVer计算机视觉1年前
何恺明教授在MIT的第一课：卷积神经网络（上） 何恺明（Kaiming He）MIT 副教授在 3 月 7 日走上讲台上完成了自己「人生中教的第一堂课」。作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识，堪称“从入门到精通”。本课程包括卷积神经网络基本概念、经典CNN分析（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）、训练深度网络等技巧等。强烈推荐大家学习！不管你入门还没入门，看完都会有很大收获！ #人工智能 #计算机视觉 #深度学习 #AIGC #何恺明
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在搞AI科研，憋烦姐9月前
3DGS这么快被取代？ICLR25何恺明重磅新作 #3d#何凯明#深度学习 #人工智能 #论文
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AI有道1年前
AI大神何恺明：谈如何发表 CVPR这样的顶会论文 #ai #何恺明 #深度学习#cvpr
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智东西1年前
AI大神、MIT副教授何恺明认为我们不能唯论文论，重点是要解决问题，而不只是为了发表论文。 #AI #何恺明 #MIT #论文 #计算机视觉 @智东西
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智东西1年前
AI大神、MIT副教授何恺明：让大语言模型做抽象数学研究基本没什么希望，大模型+工具才有可能实现较高水平的人工智能。#AI #何恺明 #大语言模型 @智东西
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用户55095504821533月前
学术圈地震！AI科学家ResNet之父何恺明鲨疯了，73万引用登顶第五 #ai #ai科学家#学术圈 #科学家 #人工智能
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AI有道1年前
AI大神何恺明：“视觉领域，我未来三年的研究方向！” #ai #何恺明 #机器学习 #深度学习
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AI二师兄9月前
具体讲讲广东AI三杰，特别是何恺明。#何恺明 #杨植鳞 #梁文锋 #广东三杰
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葡萄-论文指导4月前
一天一个计算机sci发文风口：Transformer 👉近期何恺明、Yann LeCun联手发表的论文提出Transformer架构可以彻底舍去LN层，仅用9行代码就实现动态双曲正切、无需归一化的Transformer!这点可以看出，直到今天针对于Transformer结构的改进仍然具有创新点可探究。针对Transformer各方面的改进仍是一个不错的研究方向。#Transformer#人工智能#深度学习#大模型#sci
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学术前沿（论文期刊咨询）5天前
27岁研究员发Nature带飞导师，独自一人完成80%的工作，被Nature一周内加速发表，署名仅3人！ #顶刊#论文发表#Nature#Sci#科研
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smile1周前
何凯明#原创视频#名人#励志故事#知识分享
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水论文的小羊2月前
不愧是Nature都亲自认证的论文chatGPT指令！ 只要胆子大，用Chatgpt润色的文章都能发SCI！ ✔最近中国地质大学某 SCI 论文开头疑忘删 GPT 回复，发表前没人发现，冲上了热榜。 ✔所以，AI成为学术的生产力已经是事实了，如果你还不会用AI润色自己的论文。 今天整理的50个顶级ChatGPT学术论文指令，强烈建议你收藏！ ✔这些指令非常实用，让你的论文写作效率直接翻倍。 #论文写作 #ChatGPT #研究生论文 #润色指令 #SCI
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大虾来吐槽6月前
大四学生已发14篇SCI论文，初中就申请发明专利！值得反思 #重庆大学 #社会#人性#SCL论文 #大四学生
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芒果甘.台匯流7月前
許藍方博士讀多久？#台湾综艺#许蓝方博士
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生信部长4天前
今天给大家带来这篇11+文章，2025年11月10日发表于《International Journal of Surgery》#高分SCI #博士 #顶刊 #论文发表 #分子对接
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5000921632311月前
何恺明都在发！性能大幅提升 20% 以上！ 预训练+Transformer高性能与高效率通通拿下！#transformer #transformer神经网络架构 #神经网络 #大模型 #论文
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京图SCI2天前
26岁复旦博士生以独立一作的身份发表《Nature》正刊#论文 #sci #期刊 #nature
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宁波晚报4天前
从科研“小白”到学术英才， 宁波高校一研究生1年发表7篇SCI，“方向对了，努力才不白费！”#宁波新闻
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智东西1年前
AI大神、MIT副教授何恺明：当今系统的成功主要依赖于经验证据的驱动和验证，一味地追求模型可解释性意义不大。#AI #何恺明 #大语言模型 @智东西
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CV炼丹术4月前
告别百步生成！何恺明MeanFlow单步出图刷新CVPR记录 近日，何恺明团队在CVPR 2025workshop公布的讲座PPT《Towards End-to-End Generative Modeling》提出了一项名为MeanFlow的技术正在撕裂传统范式——它用单步推理实现了扩散模型250步的效果，ImageNet 256×256生成FID记录刷新到了3.43！这或许揭露了生成式模型“AlexNet”时代的面纱一角。 让我们保持悬念和好奇，搭乘通往何恺明老师新作的列车，探索生成式模型实现单步推理，性能跃升的奥秘所在吧！ 论文我已经整理好了，感兴趣的同学关注留言「111」哦～ #何恺明 #生成模型 #大模型 #科研 #论文
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龙头达人6月前
梁文锋署名，最新论文发布
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人工智能论文搬砖学姐2年前
何恺明等2022最新教程《自监督表示学习计算机视觉研究》#人工智能 #论文 #人工智能论文 #自监督学习 #计算机视觉
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筱夏2周前
学术界大瓜高中学历竟当上了教授博导？#学术界大瓜高 #万万没想到 #离谱
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有个人Think3天前
知识未来前瞻｜结束量子力学百年争论，年终中科大重大实验突破。 #知识前沿派对 #抖音知识年终大赏 #2026年值得关注的科研方向 #双缝干涉实验 #量子力学 @抖音科普
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分享ai的小章11月前
何恺明NeurlPS24，无条件图像生成，质量提高64%#人工智能 #图像生成 #论文
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读论文的学长1年前
最新2024顶牛何恺明大佬的卷积神经网络讲解#机器学习 #人工智能 #ai #算法 #论文
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AI秃秃学长小墨1年前
麻省理工新晋教授何恺明，最新力作来了！ 通过论文一系列的实验，何恺明、刘壮等人的研究给我们敲响了警钟：尽管这十年我们一直在努力构建更大、更多样化的数据集，但数据集偏差这个问题似乎并没有得到根本解决。相反，现代神经网络越来越善于利用这些偏差来获得高准确率，但这可能并不代表它们真正学到了鲁棒、普适的视觉概念。
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CV算法工程师Marry1年前
何恺明大神2024第一课！MIT计算机视觉！ #何恺明 #计算机视觉 #计算机视觉算法 #神经网络 #神经网络与深度学习
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学术前沿（论文期刊咨询）1周前
复旦26岁计算机博二研究生马炜杰，以独立一作身份发表Nature，这是他读博期间的第一篇论文，也是复旦计算机系第一篇Nature正刊。 #博士#论文发表#Nature#计算机#顶刊
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妍妍学姐来帮帮3天前
新手小白发表论文全流程 #论文发表 #期刊论文 #期刊论文发表 #期刊投稿 #期刊
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CV算法工程师Marry11月前
一个连何恺明都在研究的领域，21世纪引用量最高AI论文方向！就是残差网络，这是近年来深度学习领域中备受关注的一种网络架构，它通过引入残差连接（skip connections），有效解决了深层网络中的梯度消失问题，从而显著提升了模型在图像分类、目标检测等任务中的表现。 #残差网络 #神经网络 #深度学习 #机器学习 #计算机专业
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智东西11月前
AI大神何恺明在NeurIPS 2024上大谈AI宿命论 被问到AI是发现还是发明时，AI大神何恺明在NeurIPS 2024上大谈AI宿命论。 #何恺明 #AI #人工智能 #NeurIPS #NeurIPS2024 #MIT @智东西
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AI算法工程师Ray(👀主页简介版)8月前
何恺明MIT第二课：生成式模型 #生成式AI #人工智能 #计算机技术 #神经网络 #深度学习
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张小编2周前
论文发表是怎样的流程，记住这6点，少走弯路~ #论文发表 #期刊论文 #论文 #学术期刊 #评职称
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AI是曹卖哩5月前
2025新热潮：特征提取堪称涨点神器，何恺明都在发#特征提取#机器学习#深度学习#论文创新点#计算机
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莆田吹哨人9月前
AI领域三位闪耀世界的“广东三杰”梁文峰，杨植麟，何恺明#ai人工智能 #ai人工智能的前景及趋势 #deepseek创始人梁文锋简介 @抖音热点 @抖音小助手 @生活服务热点中心
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卡尔维闹1月前
诺奖级成果！1987年出生的中国青年科学家张夏衡和团队，刚刚在Nature上发表了一项超重磅研究，用一种全新的“分子编辑术”破解了化学工业百年难题，全世界的化学教科书或将因此而改写。 #张夏衡 #国科大杭高院 #前沿科学 #芳香胺 #Nature
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现代快报2天前
生于1999年，闵超已任浙江大学博导#高校 #博导 #浙江大学
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晓生写作6天前
26毕业lun文怎么写#论文 #论文初稿 #毕业论文 #论文写作
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论文期刊李老师5天前
发表论文，发表论文后一般多久能上网，论文从出刊到上网需要多长时间，论文发表，10多年在职编辑经验，如果您还不清楚“发表论文后一般多久能上网”，或者还有发表论文相关的疑问和困惑，需要帮助，可以关注私信我详谈。#论文发表#论文从出刊到上网需要多长时间#发表论文后一般多久能上网#发表论文#期刊发表
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学术前沿（论文期刊咨询）1周前
6年被顶刊连续拒稿6次！“博导妈妈”用30页申诉信坚持，最终以一作+共同通讯发表Nature子刊！ #博士#论文发表#科研#Sci#副教授
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图图科技研究所1年前
天才AI学者何恺明 #ai #人工智能 #科研 #科学家 #何恺明
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学术前沿（论文期刊咨询）5天前
炸裂，博士生独作发Nature，没有导师署名！ #博士#论文发表#科研#Sci#期刊发表
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智猩猩8月前
Meta首席AI科学家杨立昆近日在Alex Kantrowitz的专访中表示，AI领域中被引用次数最多的论文来自北京，我聘请了一作何恺明加入Meta FAIR。#AI #深度学习 #杨立昆 #何恺明 #大咖之声
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小文趣科普3年前
何恺明团队新作：只用普通ViT，不做分层设计也能搞定目标检测 文字来源：量子位 ©文字版权归原作者所有 本内容为原作者独立观点，不代表本账号立场 #新作 #ViT #分层 #设计
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代伐钟3周前
#科技 #科技改变生活 #科技与狠活 #科技追梦人 #奇迹
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