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Soul AI团队：如何融合两种生成模型？

这项由Soul AI公司的沈定成、乔倩、余谭等研究团队完成的开创性研究发表于2025年6月，论文标题为"Marrying Autoregressive Transformer and Diffusion with Multi-Reference Autoreg

多功能气相色谱仪是实现气相色谱过程的仪器，仪器型号繁多，但总的说来，其基本结构是相似的，主要由载气系统、进样系统、分离系统(色谱柱)、检测系统以及数据处理系统构成。

总部位于巴黎的该组织估计，2025年，全球清洁氢供应总支出约为78亿美元，其中60亿美元用于电解项目，18亿美元用于蓝色氢(由碳捕获和储存的天然气制成)。

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）。

2025年5月26日，奥普特披露接待调研公告，公司于5月22日接待Aberdeen Standard Investments - Hong Kong、Blackrock – China、Fidelity International – China、Fuller

在数字化转型浪潮中，RFID 资产管理系统凭借高效的资产追踪能力成为企业管理的重要工具。然而，其成本构成的复杂性常让决策者望而却步。本文从硬件、软件、服务等维度拆解成本结构，结合不同规模企业的应用场景，揭示系统的真实投入与长期价值。

文章提出了一种名为MeanFlow的单步生成建模框架，通过引入平均速度（average velocity）的概念来改进现有的流匹配方法，并在 ImageNet 256×256 数据集上取得了显著优于以往单步扩散 / 流模型的结果，FID 分数达到 3.43，且

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！