点击下方 卡片 ，关注" 大模型之心Tech "公众号 戳我 -> 领取大模型巨卷干货 写在前面 在深度学习的历史长河中，AlexNet的横空出世曾彻底改写识别模型的命运——它让"逐层训练"成为过去式，端到端学 习从此一统江湖。而今天，当我们望向生成模型的浩瀚星空，扩散模型的多步迭代、自回归模型的时序依赖，是否仍 在重演"前AlexNet时代"的困局？ 何恺明老师在 CVPR 2025 workshop上的最新分享 《Towards End-to-End Generative Modeling》 ，正以手术刀般的视 角剖开这场技术演进的历史轮回。他不仅回溯了识别与生成的"硬币双面"关系——一边是数据到语义的抽象流，一边 是噪声到实例的具象流，更带来了MeanFlow这把"瑞士军刀"：用平均速度替代复杂积分，让ImageNet生成从250步迭 代压缩到1步完成，FID指标直逼传统多步模型的天花板。 这不禁让人思考：生成模型的"AlexNet时刻"是否已至？ 今天，就让我们以何恺明老师的报告为锚点， 回顾 一下生成模型技术丛林的深度漫游，解锁那些正在重塑生成模型范 式的关键思想。 此外，借着这个话题，我们也同步 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 恭喜谷歌。 刚刚，有网友爆料，自己在公司收到了「欢迎何恺明加入」的邮件，何恺明疑似加入谷歌。 在搜索何恺明个人主页后，我们可以确认，他确实加入了谷歌，不过是以兼职的形式，职位是谷歌 DeepMind 杰出科学家 (Distinguished Scientist)。 个人主页：https://people.csail.mit.edu/kaiming/ 关于何恺明在谷歌的具体研究方向，目前还搜不到详细信息。 不过，我们可以根据他最近发表的研究推测一下。前段时间，他所在的团队发布了一篇题为「Mean Flows for One-step Generative Modeling」的论文（参见《 何恺 明团队又发新作： MeanFlow 单步图像生成 SOTA，提升达 50% 》）。在最近的 CVPR workshop 上，他也重点介绍了这一论文所代表的方向。 在分享中，他指出，在 AlexNet 之前，逐层训练更为流行，如深度信念网络（DBN）和去噪自编码器（DAE）。但 AlexNet 之后，识别模型普遍实现了端到端训 练，大大简化了模型设计和训练的复杂性。 不过，有趣的是，今天的生成 ...

机器之心报道 编辑：张倩 生成模型会重现识别模型的历史吗？ 今年的 CVPR 已经在美国田纳西州纳什维尔顺利闭幕。除了交流论文、互加好友，很多参会者还参加了个非常有意思的项目 —— 追星。 这个「星」自然是学术明星。从前方发来的实况来看，MIT 副教授何恺明可能是人气最高的那一个。他的讲座全场爆满，还有很多同学晒出了与恺明大神的合 影。 其实，这次现身 CVPR 会场的何恺明有着多重身份，包括但不限于最佳论文奖委员会成员、「Visual Generative Modeling: What's After Diffusion?」workshop 演讲嘉 宾等。 这个 workshop 聚焦的主题是扩散模型之后的视觉生成建模演进方向。 近年来，扩散模型迅速超越了先前的方法，成为视觉生成建模中的主导方法，广泛应用于图像、视频、3D 物体等的生成。然而，这些模型也存在一些显著的局限 性，例如生成速度较慢、生成过程中人类干预有限，以及在模拟复杂分布（如长视频）时面临挑战。 这个 workshop 旨在探索视觉生成建模中能够超越扩散模型的方法，何恺明在活动中做了主题为「Towards End-to-End Generat ...