MIT

一秒十图！英伟达MIT联手刷新SOTA，一步扩散解锁实时高质量可控图像生成

扩散生成模型通常需要50-100次迭代去噪步骤，效率很低，时间步蒸馏技术可以极大提高推理效率，「基于分布的蒸馏」方法，如生成对抗网络GAN及其变分分数蒸馏VSD变体，以及「基于轨迹的蒸馏方法」（如直接蒸馏、渐进蒸馏、一致性模型）可以实现10-100倍的图像生成加速效果。但仍然存在一些关键难点，比如基于GAN的方法由于对抗动态的振荡特性和模式坍塌问题，训练过程不稳定；基于VSD的方法需要联合训练一个额外的扩散模型，增加了计算开销；一致性模型虽然稳定，但在极少数步骤（例如少于4步）的情况下，生成质量会下降。如何开发一个能够兼顾效率、灵活性和质量的蒸馏框架成了模型部署的关键。

4/1/2025 5:10:00 AM

新智元

普特南数赛公布，MIT创5连冠神话！3位00后华人称霸TOP 5

普特南数学竞赛，结果出炉！ MIT再次成为全世界的焦点，连续5年夺冠，5位本科生科横扫榜单TOP 5。其中，有三位00后华人学生。

3/5/2025 9:40:00 AM

新智元

刚刚，AI颠覆物理模拟：一句话精准仿真，学术圈半壁江山联手耗时24个月研究成果

AI视频生成这就过时了吗？刚刚，最先进的生成式物理引擎Genesis发布，一句话就可以生成完整精确的模拟物理世界。一滴水滴落到一个啤酒瓶上，然后沿着瓶子表面慢慢滑落。

12/19/2024 1:28:54 PM

405B大模型也能线性化！斯坦福MIT最新研究，0.2%训练量让线性注意力提分20+

生产级大模型应用线性注意力的方法，来了。线性Attention（包括RNN系列），再也不用困在几B参数的范围内娱乐了。一套方法，即可线性化现有各种量级的Transformer模型，上至Llama 3.1 405B，也只需要十来张显卡在两天内搞定！

11/21/2024 8:39:08 AM

新智元

MIT 热门研究：AI 工具“带飞”科研，但也严重加速内卷

最近，MIT的一名博士生Aidan Toner-Rodgers历经四年，在AI 科研领域挖掘出一个惊人的结论——AI的参与让科学发现和创新迈上了新台阶，却也意外拉大了科研人员之间的“能力鸿沟”。在这项实验里，AI的加持让专利申请量像火箭一样蹿升了39%，产品创新数量也提升了17%。但这项技术的助力却并非人人受益，反倒在科研圈引发了不小的焦虑。

11/18/2024 2:29:00 PM

刘洁

教授何恺明在MIT的第二门课——《深度生成模型》，讲座PPT陆续已出

又有机会跟着大神学习了！今年 2 月起，何恺明已经开始了自己在 MIT 的副教授职业生涯，并在 3 月 7 日走上讲台完成了「人生中教的第一堂课」。近日，我们发现了何恺明的第二门课程《深度生成模型》（6.S978: Deep Generative Models），已经于 9 月初开始了授课。

11/10/2024 4:00:00 PM

机器之心

每年能省200万美元，没有爱思唯尔，MIT过得还不错

继 2020 年与爱思唯尔谈判破裂后，MIT 蹚出了一条不受大型期刊订阅裹挟的全新路线，每年能节省 200 万美元。对于高校而言，期刊的订阅费用向来是一笔庞大的开支。特别是订阅像爱思唯尔这种全球顶级出版集团的期刊的费用。众所周知，爱思唯尔是世界上最大的医学和其他科学文献出版社之一，我们所熟知的知名学术期刊《柳叶刀》和《细胞》都由爱思唯尔出版。但是，在为作者和读者提供便利的同时，爱思唯尔的订阅费用却始终居于高位，不可避免地给高校等科研机构带来了沉重的财政负担。此外，爱思唯尔以封闭期刊为主的出版性质也不符合科学界所倡导

8/21/2024 2:33:00 PM

机器之心