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《自然》杂志统计了 5 个数据库，给出了论文引用 Top 25 名单。

关键词: 何恺明,DHN,模型训练,去噪哈密顿网络

何恺明团队提出的去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿力学融入神经网络，突破传统局部时间步限制，还有独特去噪机制，在物理推理任务中表现卓越。

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何恺明LeCun联手：Transformer不要归一化了，论文已入选CVPR2025。

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Transformer架构迎来历史性突破！刚刚，何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手，用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层，创造了性能不减反增的奇迹。

关键词: 模型训练,分形生成模型,Fractal Generative Models,何恺明

大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。

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何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——

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又有机会跟着大神学习了！ 今年 2 月起，何恺明已经开始了自己在 MIT 的副教授职业生涯，并在 3 月 7 日走上讲台完成了「人生中教的第一堂课」。

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通用机器人模型，目前最大的障碍便是「异构性」。

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何恺明入职MIT副教授后，首次带队的新作来了！

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作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。