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让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路

过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。

多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。

12月23日，「MASHANG DEMO TO DAILY」第二期活动在杭州开启，展示多模态AI探索成果。6位创业者分享精华内容，涉及游戏开发、虚拟社区、视频创作等领域，探讨多模态AI产品价值与发展方向。

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。

本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。