约翰霍普金斯大学重新定义视觉生成:VAR原来是伪装的扩散模型
这项由约翰霍普金斯大学的阿曼迪普·库马尔(Amandeep Kumar)、尼廷·戈帕拉克里希南·奈尔(Nithin Gopalakrishnan Nair)和维沙尔·帕特尔(Vishal M. Patel)领导的突破性研究发表于2025年9月,论文编号为arX
这项由约翰霍普金斯大学的阿曼迪普·库马尔(Amandeep Kumar)、尼廷·戈帕拉克里希南·奈尔(Nithin Gopalakrishnan Nair)和维沙尔·帕特尔(Vishal M. Patel)领导的突破性研究发表于2025年9月,论文编号为arX
维纳过程的地位在纯数学中与在应用数学中同等重要。在纯数学中,维纳过程导致了对连续鞅理论的研究,是刻画一系列重要的复杂过程的基本工具。它在随机分析、扩散过程和位势论领域的研究中是不可或缺的。在应用数学中,维纳过程可以描述高斯白噪声的积分形式。在电子工程中,维纳过
这类模型在回答问题前会生成一长串的思维链(LongCoT);并且增加「思考 token」 的数量能够提升模型的能力。与任何强化学习问题一样,它存在一个决定轨迹如何生成的环境。
在当今的科学世界中,对时间的精确测量和理解是至关重要的,尤其是在那些以随机方式演化的系统中。从生物体内部的纳米级生物钟,到全球卫星导航系统,我们都依赖于对时间的精确感知。然而,这些“时钟”本身并非完美的,它们总是受到各种随机波动的干扰,导致时间估计充满了不确定
在你印象中,时钟一定是滴答作响、有节奏地走着的吧?但一项刚刚发表在《Physical Review X》的前沿研究告诉我们:**即使是完全随机的事件序列,也可以变成一个精准的“时钟”。**这听起来像科幻小说,但它已经被科学家实打实地验证了。
伦敦国王学院的物理学家们在《物理评论X》期刊上发表了一项突破性研究,揭示了如何将任何随机事件序列转化为精确的计时装置。这一发现不仅挑战了我们对时间测量的传统理解,更为探测量子效应在宏观世界中的作用提供了全新工具。从股市波动到心脏跳动,从海浪拍岸到细胞内蛋白质运
人工智能领域正在经历一场静悄悄的革命。伦敦大学学院和华为诺亚方舟实验室的研究人员开发出一种突破性的学习框架,使大型语言模型智能体能够通过结构化记忆系统持续学习和适应,而无需对底层模型进行昂贵的微调操作。这一名为Memento的系统在多个关键基准测试中取得了顶级