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从扩散模型到泊松流模型，生成式AI的物理基础是否有望大一统？

人工智能工具，特别是神经网络，对物理学家来说大有裨益。多年以来，这项技术助力研究人员重构加速器实验中的粒子轨迹、寻找新粒子的证据，以及探测引力波和系外行星。虽然AI工具对物理学家的帮助不言而喻，但麻省理工学院的物理学家Max Tegmark如今却提出了这样的问题：“物理学能回馈人工智能什么呢？”

Tegmark坚信，物理学家能对人工智能的科学理论（the science of AI）做出显著贡献，他也把这个目标定为自己的研究首要任务。Tegmark认为，物理学家可以通过用已经被深入理解的物理过程方程，替代神经网络中那些难以理解的“黑箱”算法，从而推进AI技术的发展。

扩散模型攻克算法难题，AGI不远了！谷歌大脑找到迷宫最短路径

将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感

在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。

用扩散模型监督NeRF，清华文生3D新方法成新SOTA

用文字合成3D图形的AI模型，又有了新的SOTA！

近日，清华大学刘永进教授课题组提出了一种基于扩散模型的文生3D新方式。

无论是不同视角间的一致性，还是与提示词的匹配度，都比此前大幅提升。

SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

当状态空间模型遇上扩散模型，对世界模型意味着什么？

在这个 AI 技术与应用大爆发的时代，我们最不缺的就是「热词」，从自回归到扩散模型，从注意力机制到状态空间模型，从思维链到推理模型……

有时候，其中一些热词会聚拢一处，为 AI 世界创造出新的可能性。

今天我们要介绍的这项研究便是如此，集齐了长上下文、状态空间模型（SSM）、扩散模型、世界模型等「热词」，创造了一种全新的「视频世界模型」。