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在多模态大模型（MLLM）快速发展的浪潮中，融合多模型 “集体智慧” 已成为提升模型性能的关键路径，并催生了多教师知识蒸馏这一主流范式。然而，不同来源的教师模型在架构与优化上的差异，其在相似推理过程中呈现出不稳定甚至偏移的认知轨迹，即 “概念漂移”（Concept Drift）。
2015 年，Spotify 推出了蓝色对勾。那时候验证的意思很简单：这个账号真的是 Taylor Swift 本人，不是粉丝自建页面。十年后，Spotify 又推出了一个新徽章，绿色的。这一次要说明的是，「这是个真人账号」。
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。
一段几十秒的音视频，上万Token，一半以上是冗余——Omni-LLM的计算浪费，比想象中更严重。
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。
目前，人形机器人已经能在现实中跳舞、奔跑、甚至完成后空翻。但接下来更关键的问题是：这些系统能否在部署之后持续地进行强化学习 —— 在真实世界的反馈中变得更稳定、更可靠，并在分布不断变化的新环境里持续适应与改进？
刚刚，何恺明团队提出全新生成模型范式漂移模型（Drifting Models）。
最新奖励模型SWIFT直接利用模型生成过程中的隐藏状态，参数规模极小，仅占传统模型的不到0.005%。SWIFT在多个基准测试中表现优异，推理速度提升1.7×–6.7×，且在对齐评估中稳定可靠，展现出高效、通用的奖励建模新范式。
创建具有高度真实感的三维数字人，在三维影视制作、游戏开发以及虚拟/增强现实（VR/AR）等多个领域均有着广泛且重要的应用。
屡遭 AI 伤害的泰勒·斯威夫特，最近却因 AI 被粉丝「围攻」了。 起因是一场全球营销活动。 为了宣传她的第十二张专辑《The Life of a Showgirl》，泰勒·斯威夫特（Taylor Swift，昵称霉霉）