AI资讯新闻榜单内容搜索-何恺明

关键词: AI新闻,多模态Harness,VISTA,何恺明

多模态模型的视觉原生Harness，来了！

关键词: AI新闻,Claude,ARC-AGI-3,AI打游戏

何恺明团队提出VISTA方法，将ARC-AGI-3的数字表换回图像并配备可随时翻看的视觉记忆相册，使Claude Opus 5拿下满分100分、GPT-5.6 Sol获得99分，证明卡住大模型的是眼睛和记性而非模型能力本身。

关键词: AI新闻,模型训练,AURORA-LM,Embedded Language Flows

近日来自南京大学模式识别实验室（PRLab）的梁嘉骏、廖宇程，在司晨阳教授的指导下，联合新加坡南洋理工大学、英国帝国理工学院，提出连续扩散语言模型 AURORA-LM（Autoencoding Unified Representation for Continuous-Latent Diffusion Language Modeling），对连续空间下的语言建模作出了更多的思考和发现。

关键词: AI新闻,DeepMind,GenCeption,模型训练

当下计算机视觉长期陷入“一任务一专用模型”内卷： 做深度估计要用DepthAnything，分割依赖SAM，人体姿态单独训练Sapiens，几何重建还得搭VGGT，各类网络骨干、解码器、损失函数完全割裂，研发与部署成本居高不下。

关键词: AI新闻,模型训练,DeepMind,Image Generators are Generalist Vision Learners

如果想开发一个视频理解应用，你会怎么做？

关键词: AI新闻,模型训练,MiniT2I,像素空间文生图模型

文本生成图像的领域早已经是一片红海，看上去已经卷无可卷了。

关键词: AI新闻,模型训练,漂移模型,Drifting Preference Optimization,DrPO

来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。

关键词: AI新闻,AI作图,MiniT2I,何恺明

全员本科生！ 刚刚，何恺明携本科生“军团”又放出一篇新论文。

关键词: AI新闻,扩散模型,Cola DLM,何恺明

大语言模型真的只能走“预测下一个token”的路子吗？

关键词: AI新闻,扩散语言模型,ELF,Embedded Language Flows,连续扩散语言模型

何恺明，也下场做语言模型了。