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正文:2026年2月,何恺明团队提出全新生成模型范式——漂移模型(Drifting Models),一作是人大附中校友、IMO与IOI双料金牌得主邓明扬。漂移模型将生成分布的演化从推理阶段转移到训练阶段,实现单步生成(One-step Generation)。其核心创新为引入“漂移场”机制,在训练中直接对齐先验分布与真实数据分布,消除了GANs的对抗训练不稳定性,并摆脱了扩散模型对多步求解的依赖。在ImageNet 256×256基准测试中,该模型以1-NFE取得1.54 FID的成绩,超越许多传统多步生成模型。此外,模型在具身智能控制任务中也表现出色,单步推理即可匹敌需100步的传统方法。

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