近年来，思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤，然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹，最大化模型最终答案的正确率。
单视角三维场景重建一直是计算机视觉领域中的核心挑战之一，尤其在捕捉高保真室外场景细节时，如何确保结构一致性和几何精度显得尤为困难。
近年来，大语言模型（LLM） 的快速发展正推动人工智能迈向新的高度。像 DeepSeek-R1 这样的模型因其强大的理解和生成能力，已经在 对话生成、代码编写、知识问答 等任务中展现出了卓越的表现。
无论是在全国两会会场，还是在西湖大学的教室里，施一公的衣服上总会别着西湖大学的校徽。作为全国政协委员、西湖大学校长，这位科学家也多次将科研与社会问题相结合，递交多份调研报告和建议。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。
StyleStudio能解决风格迁移中风格过拟合、文本对齐差和图像不稳定的问题，通过跨模态AdaIN技术融合文本和风格特征、用教师模型稳定布局、引入基于风格的无分类器引导，实现精准控制风格元素，提升生成图像的质量和稳定性，无需额外训练，使用门槛更低！
单目深度估计新成果来了！西湖大学AGI实验室等提出了一种创新性的蒸馏算法，成功整合了多个开源单目深度估计模型的优势。在仅使用2万张无标签数据的情况下，该方法显著提升了估计精度，并刷新了单目深度估计的最新SOTA性能。
高效闭环控制是复杂系统控制的核心要求。传统控制方法受限于效率与适用性挑战；而新兴的扩散模型虽然表现出色，却难以满足高效闭环控制的要求。西湖大学研究团队最新提出的 CL-DiffPhyCon 框架，通过异步并行去噪技术，在闭环控制要求下，显著提升了控制效率和效果。论文最近被人工智能领域顶级会议 ICLR 2025 接收。
由港科广、中南、西湖大学、UIUC、新加坡国立大学、上海 AI Lab、宾夕法尼亚大学等团队联合发布的首篇聚焦医疗领域具身智能的综述论文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques, Applications, and Opportunities》正式上线，中南大学刘艺灏为第一作者
MAPLE实验室提出通过强化学习优化图像生成模型的去噪过程，使其能以更少的步骤生成高质量图像，在多个图像生成模型上实现了减少推理步骤，还能提高图像质量。
