近日，FoD研究团队提出了一种基于均值回归随机微分方程的前向生成建模框架（Forward-Only Diffusion）。该技术突破性地实现了非马尔可夫采样过程，在图像生成任务中以更少的迭代步骤达到业界竞争力水平。传统扩散模...

来自arXiv的最新研究提出ICYM2I框架，通过逆概率加权技术解决多模态模型在数据缺失场景下的信息增益评估偏差问题。该研究针对医疗影像、自动驾驶等依赖多源数据融合的前沿领域，首次系统性地建立了缺失模态条件下的...

谷歌最新发布的Gemini Diffusion标志着大语言模型架构的重大突破，这是该公司首次采用扩散模型（Diffusion Model）完全替代传统的Transformer架构。技术文档显示，该模型在保持与Gemini 2.0 Flash-Lite相当性能表现...

DataPointed.net于2012年发布的《动画图解因数分解》项目通过动态可视化手段，将抽象的数学概念转化为直观的图形演示。该项目采用逐帧动画技术展示合数分解为质因数的过程，如将数字60分解为2×2×3×5的质因数乘积。这...

谷歌高被引研究员Kevin Murphy近期更新了其200页的强化学习权威教材，系统性地覆盖了从传统方法到直接偏好优化（DPO）、广义策略优化（GPRO）以及推理技术等最前沿进展。该教材作为领域内的标杆性文献，不仅整合了经...

近日，一篇题为《我不喜欢NumPy》的技术文章在开发者社区引发热议。作者在文中直言NumPy库'太难使用'，这一观点迅速获得388个点赞和163条评论，反映出该话题在技术社区的广泛关注度。NumPy作为Python科学计算的核心...

加州大学团队在GitHub开源了UCGM项目，为生成式AI领域带来突破性技术框架。该项目创新性地构建了统一架构，可同时支持多步（如扩散模型）和少步（如流模型）连续生成模型的训练与采样流程。通过数学层面的抽象整合，...

近期GitHub开源项目EAR提出了一种突破性的视觉自回归生成方法，通过采用严格适当评分规则（如能量评分）绕过了传统量化步骤，直接在连续数据空间中进行生成。该技术摒弃了传统概率建模的约束，通过数学上严谨的评分...