1步碾压250步！何恺明新作祭出MeanFlow，一行公式让 FID 狂降近 70%
论文标题是：《Mean Flows for One-step Generative Modeling》。从论文的实验曲线来看，只跑1 步，图像质量居然能甩开跑 250 步的老牌扩散模型（2021 年前后的经典扩散模型，如 ADM）。
恒等式
1ᵏ+2ᵏ+ ⋯ + nᵏ =
原创 朱慧坚、丁玖 返朴这里我们介绍一种基于分部积分法的处理方法，不仅能获得连续自然数幂次的一般求和公式，还能附带证明一个有趣的猜想。说不定读完本文后，聪明的你也会灵感迸发，开辟一个与众不同的新解法。撰文 | 朱慧坚（玉林师范学院数学与统计学院副教授）、丁玖（
高中数学，极化恒等式怎么用？学霸轻松拿捏
一起来看一下这道题目。图中正方形ABCD的边长为2，O的半径为5，正方形的中心与圆的圆心重合，动点P在圆上，则PA·PC的值为。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队又一力作！这次他们带来的是「生成模型界的降维打击」——MeanFlow：无需预训练、无需蒸馏、不搞课程学习，仅一步函数评估（1-NFE），就能碾压以往的扩散与流模型！