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近日来自南京大学模式识别实验室（PRLab）的梁嘉骏、廖宇程，在司晨阳教授的指导下，联合新加坡南洋理工大学、英国帝国理工学院，提出连续扩散语言模型 AURORA-LM（Autoencoding Unified Representation for Continuous-Latent Diffusion Language Modeling），对连续空间下的语言建模作出了更多的思考和发现。
当下计算机视觉长期陷入“一任务一专用模型”内卷： 做深度估计要用DepthAnything，分割依赖SAM，人体姿态单独训练Sapiens，几何重建还得搭VGGT，各类网络骨干、解码器、损失函数完全割裂，研发与部署成本居高不下。
如果想开发一个视频理解应用，你会怎么做？
文本生成图像的领域早已经是一片红海，看上去已经卷无可卷了。
来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。
全员本科生！ 刚刚，何恺明携本科生“军团”又放出一篇新论文。
大语言模型真的只能走“预测下一个token”的路子吗？
何恺明，也下场做语言模型了。
最近，谷歌联合ResNet作者何恺明、谢赛宁、NeRF先驱Jonathan T. Barron、 3D图形学名家Thomas Funkhouser，正式发布了Vision Banana。它向世界宣告：视觉AI终于不再需要那些臃肿的任务头了，理解，本质上只是生成过程中的一次「对齐」。
邓明扬现为 MIT 博士生，师从何恺明，主要研究生成模型。本科期间，他在 MIT 学习数学与计算机科学，也曾在 DeepMind 和 Meta 实习。更早之前，他曾获得 IMO 金牌和 IOI 金牌。2026 年，他以第一作者发表了 Drifting Models，尝试探索一种不同于传统路径的生成建模思路。