主要观点总结
本文介绍了何恺明团队在MIT电气工程和计算机科学系的工作进展，包括新入职的成员邓明扬、白行健、黎天鸿等研究者的背景和贡献。文章还介绍了何恺明团队在CV领域的最新学术研究成果，包括图像生成、机器人学习和AI for Science方向的工作。同时，文章提到了MEET2025智能未来大会的嘉宾阵容和相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 何恺明团队在MIT的新进展
何恺明团队在MIT电气工程和计算机科学系取得了重要进展，包括新入职的研究者和在CV领域的学术成果。
关键观点2: 邓明扬等研究者的背景和贡献
邓明扬、白行健、黎天鸿等研究者分别介绍了他们的背景和在何恺明团队的贡献，包括机器学习、图像生成、交叉领域研究等。
关键观点3: 何恺明团队在CV领域的学术成果
何恺明团队在CV领域取得了多项最新学术成果，包括自回归图像生成、机器人学习和AI for Science方向的工作。
关键观点4: MEET2025智能未来大会的信息
文章提到了MEET2025智能未来大会的嘉宾阵容和相关信息，包括李开复博士、周志华教授等。
文章预览
奇月 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 入职MIT电气工程和计算机科学系的何恺明， 第一波门下弟子 现在曝光—— 可以看到，四位研究者中其中有三位都是3位是华人： 白行建 、 邓明扬 、 黎天鸿 。 我们熟悉的IMO、IOI双料奥赛金牌得主 邓明扬 也在列。 事实上，在不久之前，他们就已经合作了一篇文章： 无需矢量量化的自回归图像生成 何恺明新作再战AI生成：入职MIT后首次带队，奥赛双料金牌得主邓明扬参与 这篇文章提出了一种 新的图像生成方法 ，通过扩散过程来建模每个标记的概率分布，从而避免了使用离散值的tokenizer，并在连续值空间中实现了自回归模型的应用。 这篇文章黎天鸿博士后是论文的一作，此外他还参与了何恺明团队的其他多项学术研究： 何恺明副教授的主页也更新了头像、联系方式和履历，还有一些最新的MIT课程和演讲
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