「全离散扩散建模」共找到 506 篇相关文章
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
ICLR 2026 | ESC — 解构一步生成，厘清细节，探寻本质
西湖大学研究人员针对一步扩散生成模型复杂性问题，提出统一设计框架，对代表性模型进行组件级分析，定位关键误差来源，提出ESC变体，在ImageNet 256×256上取得优异成果。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。
CVPR 2026 视频模型趋势梳理：不止生成下一帧，更要理解下一步
视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模等。CVPR 2026 显示视频模型竞争重心从视觉质量转向对时空和物理规律的建模能力，文中介绍多篇相关论文及成果。
90后华人副教授突破30年数学猜想！结论与生成式AI直接相关
90后华人数学家Yuansi Chen攻破困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想，论文精确到一个log log η因子。此研究为理解高维离散空间平滑化提供论证，与机器学习、生成式AI密切相关。
GUI定位还在玩「非黑即白」？浙大团队提出GUI-G²，显著提升GUI智能体定位性能
在人工智能领域，GUI 智能体成技术风口，但现有 GUI Grounding 方法有缺陷。浙大团队提出 GUI - G²，将 GUI 交互转变为连续空间建模，在三个主流 GUI 定位基准测试中表现亮眼，重新定义了 GUI 交互本质。