生成模型

训练生成模型是一项复杂的任务。 从底层逻辑看，生成模型是一个逐步拟合的过程。与常见的判别模型不同，判别模型关注将单个样本映射到对应标签，而生成模型则关注从一个分布映射到另一个分布。 以大家熟悉的扩散模型为例，扩散模型及其基于流的对应方法，通常通过微分方程（随机微分方程 SDE 或常微分方程 ODE）来刻画从噪声到数据的映射。然而，训练扩散模型耗时费力，其核心…

从BERT到Genie：掩码范式如何铺就通往AGI的世界模型之路 从OpenAI的Sora到Google DeepMind的Genie，2025年无疑是世界模型 （World Model） 的爆发之年。 然而，繁荣的背后是概念的混战：世界模型究竟是什么？是强化学习里用来训练Agent的环境模拟器？是看过所有YouTube视频的预测模型？还是一个能生成无限3D…