大家都知道，图像生成和去噪扩散模型是密不可分的。高质量的图像生成都通过扩散模型实现。 但有没有一种可能，「去噪扩散模型」实际上并没有做到「去噪」？ ResNet 之父，超70万引用的 AI 大神何恺明的新论文敏锐地捕捉了这一现象。 当扩散生成模型最初被提出时 ，核心思想本应是「去噪」，即从被破坏的图像中预测出干净图像。然而，在扩散模型的发展过程中出现的两个重要里程碑，却偏离了直接预测干净图像这一目标。首先，预测噪声本身（称为 「ϵ-prediction」）在生成质量上带来了关键改变，并极大推动了这些模型…

刚刚，才离开 Meta 不久的 Soumith Chintala 发布了一条推文，盛赞 Thinking Machines Lab（以下简称 TML）的人很了不起（incredible）。 与此同时，这位 PyTorch 之父也更新了自己的个人介绍，正式官宣加入 TML，并表示正在这家估值已达 500 亿美元的创业公司「创造新东西（Building new things）」 。 其领英页面上目前更新的头衔仅仅是「技术人员」，所以我们目前还无从得知这个「新东西」会是什么。 根据  Chintala 离职 Meta…

本文作者来自香港大学、香港中文大学、卡内基梅隆大学、哈佛大学、哥伦比亚大学等多所顶尖高校。其中论文第一作者是喻牧泉，来自香港中文大学，主要研究方向为计算神经科学与脑机接口。通讯作者为罗逸飞（Andrew F. Luo），香港大学助理教授。 人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张…

本文共同第一作者为陈寅杰、颜子鹏，相关研究工作于香港大学科研实习期间完成；通讯作者 Andrew F. Luo 为香港大学助理教授。该工作已经被 NeurIPS 2025 会议接受为 Spotlight。 在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？…

在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。 然而，现有数据生成与训练流程多数是 “静态” 的 —— 数据在训练前一次性生成，无法感知到模型能力的改变。模型在微调或强化学习过程中也无法为数据生成提供正向反馈。这不仅可能导致模型对已掌握的简单任务重复学习、浪费算力…

编辑 | ScienceAI 国内领先的 AI 驱动的新材料设计与智能研发企业鼎犀智创（Rhinovate™）宣布，AI for Science 领域资深技术专家胡成文先生正式加盟公司，担任公司首席技术官，全面负责公司的技术体系规划、研发团队管理及前沿技术探索。此举是继鼎犀智创完成数千万级天使轮融资后，在人才战略与技术创新布局上的关键落子，标志着公司正将其资本优势高效转化为驱动未来发展的核心科技竞争力。 胡成文先生的加盟，是鼎犀智创在融资后强化 “AI + 材料” 研发闭环、打造新一代智能研发基础设施的…

11 月 18 日 亚马逊云科技宣布旗下 AI 开发环境 Kiro 正式可用。 自今年 7 月 Kiro 发布预览版以来，越来越多团队将 Specs 作为与 AI 协同构建的结构化方式；亚马逊云科技率先将规范驱动开发（spec-driven development）引入 AI 编码工具，这一方法已逐步获得行业认可，规划先行正成为与 AI Agent 协作的有效路径。 过去数月，Kiro 持续引入远程 MCP、全局 steering 文件、开发服务器支持、Auto agent 以及通过可选任务提升 Specs…

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查看原文：79岁的唐纳德·特朗普闯入婚礼大谈天堂 - The Daily Beast - 国外新闻头条 - 全球新闻头条 - 美国新闻头条

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查看原文：内塔尼亚胡：将以“全力”应对约旦河西岸定居者袭击事件 - Haaretz - 国外新闻头条 - 全球新闻头条 - 美国新闻头条

查看原文：泽连斯基表示乌克兰正与俄罗斯商讨战俘交换事宜 - AP News - 国外新闻头条 - 全球新闻头条 - 美国新闻头条