NeurIPS 2025最佳论文开奖！何恺明、孙剑等十年经典之作夺奖
NeurIPS 2025最佳论文开奖！何恺明、孙剑等十年经典之作夺奖今天，NeurIPS 2025最佳论文出炉！4篇最佳论文，华人占多半，何恺明孙剑等人曾提出的Faster R-CNN获「时间检验奖」，实至名归。
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6108 点击 2025-11-27 16:38
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今天，NeurIPS 2025最佳论文出炉！4篇最佳论文，华人占多半，何恺明孙剑等人曾提出的Faster R-CNN获「时间检验奖」，实至名归。
刚刚，NeurIPS 2025最佳论文奖、时间检验奖出炉！
脉冲神经网络（SNN）不用再纠结二进制短板了。
当前，视频生成模型性能正在快速提升，尤其是基于Transformer架构的DiT模型，在视频生成领域的表现已经逐渐接近真实拍摄效果。然而，这些扩散模型也面临一个共同的瓶颈：推理时间长、算力成本高、生成速度难以提升。随着视频生成长度持续增加、分辨率不断提高，这个瓶颈正在成为影响视频创作体验的主要障碍之一。
图像与视频重光照（Relighting）技术在计算机视觉与图形学中备受关注，尤其在电影、游戏及增强现实等领域应用广泛。当前，基于扩散模型的方法能够生成多样且可控的光照效果，但其优化过程通常依赖于语义空间，而语义上的相似性无法保证视觉空间中的物理合理性，导致生成结果常出现高光过曝、阴影错位、遮挡关系错误等不合理现象。
扩散概率生成模型（Diffusion Models）已成为AIGC时代的重要基础，但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大，以及优化困难，始终是制约其广泛应用的关键问题。近日，被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法：来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断，数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维，首次从信息感知的推理视角，将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
由德克萨斯A&M大学、斯坦福大学、Snap公司、CU Boulder大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州理工大学、Topaz Labs以及加州大学Merced分校的研究者联合提出的基于AI智能体的方法4KAgent针对不同类型的图像以及需求对图像进行智能修复并放大到4K分辨率，带来优秀的视觉感知效果。该工作已被NeurIPS 2025接收。
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。
在多模态智能浪潮中，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）已成为连接视觉理解与语言生成的核心引擎。从图像描述、视觉问答到 AI 教育和交互系统，它们让机器能够「看懂世界、说人话」。