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。
学术界看不下去了，直接戳破：华尔街在尬吹谷歌TPU！起因是Meta被曝要和谷歌签订数十亿美元的TPU订单，消息曝出后英伟达盘中最大跌幅达到了7%，按照现在的市值计算，一举蒸发了超3000亿美元。反观谷歌，在盘中情绪最热烈时涨幅一度达4%，换算成市值相当于增加了约1500亿美元，合人民币超1万亿。
今天，NeurIPS 2025最佳论文出炉！4篇最佳论文，华人占多半，何恺明孙剑等人曾提出的Faster R-CNN获「时间检验奖」，实至名归。
刚刚，NeurIPS 2025最佳论文奖、时间检验奖出炉！
