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清华大学软件学院发布生成式时序大模型——日晷（Sundial）。告别离散化局限，无损处理连续值，基于流匹配生成预测，缓解预训练模式坍塌，支持非确定性概率预测，为决策过程提供动态支持。
从单张低分辨率（LR）图像恢复出高分辨率（HR）图像 —— 即 “超分辨率”（SR）—— 已成为计算机视觉领域的重要挑战。
训练成本高昂已经成为大模型和人工智能可持续发展的主要障碍之一。
近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言理解、代码生成与通用推理等任务上取得了显著进展，逐步成为通用人工智能的核心基石。
用AI指导芯片设计，中科大王杰教授团队、华为诺亚实验室、天津大学提出全新芯片宏单元布局优化方法LaMPlace！
文生图 or 图生文？不必纠结了！
最近，全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果：由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学（广州）联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。据了解，本届大会共收到 11672 篇论文，被选中做 Oral Presentation（口头报告）的比例约为 1.8%
论文第一作者为余鑫，香港大学三年级博士生，通讯作者为香港大学齐晓娟教授。主要研究方向为生成模型及其在图像和 3D 中的应用，发表计算机视觉和图形学顶级会议期刊论文数十篇，论文数次获得 Oral, Spotlight 和 Best Paper Honorable Mention 等荣誉。此项研究工作为作者于 Adobe Research 的实习期间完成。
大模型的快速及持续发展，离不开对模型所有权及数据隐私的保护。
哈尔滨工业大学团队提出HEROS-GAN技术，通过生成式深度学习将低成本加速度计信号转化为高精度信号，突破其精度与量程瓶颈。该技术利用最优传输监督和拉普拉斯能量调制，使0.5美元的传感器达到200美元高端设备的性能，为工业、医疗等领域应用带来变革。