何恺明团队新作：Drifting Models 开启单步生成新纪元，ImageNet FID 1.54 ...

何恺明（Kaiming He）教授带领的麻省理工学院团队，联合哈佛大学研究者，发布了一项名为 Drifting Models（漂移模型）的新研究。这项工作最核心的突破在于：它打破了扩散模型（Diffusion）或流匹配模型（Flow Matching）必须在推理时进行多次迭代的“魔咒”，仅需一次前向计算（1-NFE），就能在 ImageNet 256×256 任务上跑出令人惊叹的性能。
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China Focus: Chinese AI firms race to release models, angling for next DeepSeek moment

China's technology titans, including Alibaba, Tencent and ByteDance, are leveraging the upcoming Chinese New Year holiday season to lock in users for their intelligent assistants, gearing up to ...