何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位何恺明团队又一力作！这次他们带来的是「生成模型界的降维打击」——MeanFlow：无需预训练、无需蒸馏、不搞课程学习，仅一步函数评估（1-NFE），就能碾压以往的扩散与流模型！
来自主题: AI技术研报
4757 点击 2025-05-21 14:50
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何恺明团队又一力作！这次他们带来的是「生成模型界的降维打击」——MeanFlow：无需预训练、无需蒸馏、不搞课程学习，仅一步函数评估（1-NFE），就能碾压以往的扩散与流模型！
AI不再相信人类 关于 Agent， flowith 给出了自己的答案 —— Neo
硬氪获悉，近日新加坡人工智能金融科技公司RockFlow宣布完成1000万美元A1轮融资，由头部互联网公司创始人领投，老股东持续加注。本轮资金将用于进一步提升其人工智能技术和即将推出的金融AI Agent —— Bobby。
字节近期开源了 FlowGram，这是一套以节点为基础的流程构建引擎。该引擎已在飞书工作流和扣子自动化等产品中作为核心可视化流程引擎投入使用。
我们了解到，近期字节 AI 产品部门 Flow 旗下发生产品调整：社交陪伴类 AI 产品猫箱原负责人梁琛奇已离开字节跳动；猫箱负责人由原星绘产品负责人西原（花名）接任；同时，星绘团队计划并入豆包，将由豆包 App 端负责人陆游（花名）一起管理。
减少80%员工评估工作量。
想象一个世界：AI 智能体不再仅仅为你工作，更能彼此协作，形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体（A2A）协议，正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）相比，孰优孰劣？本文将为您深入剖析。
本文作者刘圳是香港中文大学（深圳）数据科学学院的助理教授，肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生，刘威杨是德国马克思普朗克-智能系统研究所的研究员，Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学和加拿大 Mila 研究所的教授，张鼎怀是微软研究院的研究员。此论文已收录于 ICLR 2025。
前两天给大家分享了一个我认为最强的开源AI Workflow平台：n8n。经过这几天的研究，我用n8n实现了一套超实用的X（原Twitter）热点监控workflow（工作流）。它由两个workflow(工作流)组成
本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式，支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。