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何恺明继入职MIT后首次独立带队,带领包括奥赛双料金牌得主邓明扬在内的团队,提出全新方法让自回归模型告别矢量量化,采用连续值生成图像。他们借鉴扩散模型思想,提出了Diffusion Loss,消除了离散tokenizer的需求。论文展示了这一创新在AR、MAR模型上的优越性能,小模型达到1.98 FID分数,大模型甚至达到1.55 SOTA。此外,团队还在量子物理学方向应用强化学习,优化动态异构量子资源调度,成绩提升3倍以上。何恺明的多领域探索显示其在CV和AI4S的活跃身影。

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