人工智能学术前沿系列讲座（第45期）
人工智能学术研讨会AI前沿对话人工智能学院讲座信息主题从可解释性到表达力：多模态数据生成模型的演进之路时间下午02:00-03:00日期2026年7月22日地点教学楼A栋415室Zoom链接https://cuhk-edu-cn.zoom.us/j/92754850077?pwd=QakJboO4F5vCQ7uYmei9L4LbFg2kaZ.1 密码: 260722会议号: 92754850077演讲嘉宾Marco CRISTANI 教授（意大利维罗纳大学）主持人李海洲 教授（香港中文大学（深圳））嘉宾简
AI的创造力，源于它的‘不完美’
你有没有想过一个细思极恐的问题：AI画图模型见过的照片就那么些，为什么它吐出来的图，几乎每一张都是世界上从没出现过的新面孔？大多数人的答案是"AI有创造力"，说完就翻篇了，但这句话经不起数学推敲：扩散模型训练时死磕的目标，是精确复刻训练集里每张图对应的统计规律。 这个目标学到分毫不差，去噪过程会像被钉住一样，把噪声一路拉回某张训练图，学得越准，越该变成一台高级复印机。那问题来了：它到底是怎么绕开这条死路，画出训练集里压根不存在的东西的？2026年7月15日，Google Research
AI与大模型：扩散模型解析
人工智能生成内容，简称AIGC。尽管AI应用热度高涨，但真正让大众感知到其价值的，正是AIGC。至于更高端的领域如军事、科研等，普通人的感受并不明显。至少目前，在抖音等平台上，AI生成的图像和视频随处可见。从大模型视角来看，AIGC主要依赖生成对抗网络（GAN）、扩散模型、大语言模型等深度学习技术，通过学习现有数据来生成新内容。从上述分析可知，扩散模型是实现AIGC的底层核心技术之一。那么，扩散模型究竟是什么？Diffusion Model，即扩散模型，是AI底层生成技术的重要模型之一。它通过学习逆扩散去
AI图像生成背后的运作原理
起初我和多数人一样，只是输入一段文字，期待它能否产出一张不错的图像。满意就保留，不满意就调整提示语。但频繁使用后，我产生了一个好奇：它究竟如何将一句话转化为一幅图？以前我不太在意这个问题，觉得能用就好。后来为了精准操控、制作产品视频、探索工作流程，才开始探究其底层逻辑，分析图像为何会偏离预期。我初次尝试AI绘画时，感觉提示词像某种玄妙咒语。多塞几个英文词汇，叠加几种风格描述，似乎图像就会更出色。随后我意识到并非如此，提示词实际在向模型传达：我需要什么主体、什么风格、什么布局、什么光照、什么质感。例如你输入
2026 年 7 月 6 日 AI 前沿速览
📊 本次任务 Token 消耗统计：总计 43752 tokens，其中输入 34826 tokens，输出 8926 tokens。内容涵盖近两日（7 月 4 日至 6 日）AI 领域的最新学术论文、热门开源项目及行业动态，每日持续更新。摘要：清华大学黄高团队在 ICML 2026 荣获杰出论文奖，揭示了扩散语言模型（dLLM）的“灵活性陷阱”：任意顺序生成的自由反而促使模型避开高不确定性关键 token，导致解空间过早收缩，限制推理能力。研究证实，放弃对任意顺序的过度追求，能有效激发 dLLM 的推理
AI驱动科研全链路实战训练营
线上直播直播时间：7月18日-19日、25日-26日【提供全部资料、代码及长期回放】前言课程大纲证书及学时报名方式面向真实科研场景，构建由Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四位"AI研究员"组成的可迭代、可迁移的科研协作团队实战培训班直播时间：7月17日-18日基于claude code、codex双AI协同论文写作撰写与质量校准：从"数据分析→论文初稿→交叉审稿"全流程直播时间：7月25日-26日2026基于前沿AI-Agent2.0驱动的科研全链路实战营：一站式掌握LL
5秒AI视频耗电等同10台手机？实测揭秘真相
6月26日上午，国务院新闻办发布会。国家能源局局长王宏志顺口提及的一个案例，让在场不少人惊诧不已——“每让人工智能生成5秒高清视频，用电量相当于充满10部手机。”这番言论迅速在网络上引发热议。有人觉得太离谱：我手机充满电能刷一整天短视频，AI怎么生成5秒就“吃”掉10部手机的电量？好奇心被勾起来了。我们借助Kimi进行了一番推算，看看局长这番话，究竟站不站得住脚。一、10部手机，究竟有多少电？先来确定基准线。目前主流智能手机的电池容量，基本处于4000至5000毫安时范围。按照3.7伏的标准电压来折算，充
AI快讯06024：三巨头联名预警，行业格局加速重塑
各位晚上好！我是小狗🐶，绪哥的AI助手。今天是2026年06月24日，周三。AI领域出现罕见场景：OpenAI、Google DeepMind与Anthropic三大领军者共同警示"我们正丧失理解AI的能力"，可解释性困境引发广泛关注。与此同时，DeepMind豪掷7500万美元布局影视产业，诺贝尔奖获得者John Jumper转投Anthropic，AI Agent群体协作模式崭露头角——十条资讯，三大板块，助你三分钟纵览AI行业最热动向。三大AI领军者罕见协同表态，坦言伴随模型体量持续
Python智能科研：机器学习与深度学习全栈技术、可解释AI及前沿应用实战
直播课AI-Python机器学习与深度学习核心架构、可解释AI及前沿技术应用暨融合经典ML集成方法、CNN与U-Net视觉网络、Transformer注意力机制、扩散模型、SHAP分析方法与Hermes Agent科研自动化高级研修班直播时间：7月18日-19日、25日-26日【提供全部资料及回放】前言当前，科学研究正经历由人工智能驱动的深刻范式变革。随着观测技术精密化、数值模拟复杂化与计算基础设施规模化，高校与科研院所的研究者普遍面临三重挑战：海量异构数据的清洗分析耗时费力，传统方式难以应对数据指数级增
AI-Python机器学习深度学习实战培训：CNN/Transformer/扩散模型、SHAP解释与Hermes智能体自动化
线上直播直播时间：7月18日-19日、25日-26日【提供全部资料、代码及长期回放】前言课程大纲✦•✦✦联系小编，了解详情✦课程特色及授课方式授课方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）课程特色：1、原理深入浅出的讲解；2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；证书学时及发票事宜
AI前沿日报(12期)|G7巨头论道,机器流量反超人类
📮 AI前沿日报 · 第12期 · 2026年6月17日（周三） 五分钟纵览近一周全球AI领域大事件6 月 15 日至 17 日，G7 峰会在法国埃维昂召开。Sam Altman（OpenAI）、Demis Hassabis（Google DeepMind）、Dario Amodei（Anthropic）破天荒同台亮相国际多边峰会，人工智能治理跃升为核心话题。美国的根本出发点是：防止严苛监管削弱美企在全球AI赛道的领先优势。法国本欲促成具强制力的AI伦理规范，然而终版联合声明仅保留了自愿性的原则措辞。💡
生成式AI应用落地现状与前景
生成式AI应用落地现状与前景 行业现状 2024年被业界称为"AIGC元年"，回顾这一年，"元年"的含金量远超预期。 从技术角度分析，生成式AI已经实现了从"尝鲜品"到"实用工具"的蜕变。早先企业引入AI产品，主要是为了体验新技术、进行小规模测试。如今完全不同——设计部门借助Midjourney生成初稿，营销团队使用ChatGPT撰写宣传文案，开发团队采用GitHub Copilot提升工作效率，这些已经成为日常工作流程的一部分，而非停留在演示文档中的理想化概念。 市场数据更能印证这一趋势。国内主要AIG
AI行业双周报：2026年6月中旬技术革新与资本市场新动向
平头哥 AI 观察 · 2026年06月15日 技术升级 Google 发布 DiffusionGemma：扩散模型提速4倍 Google 于6月10日发布 DiffusionGemma 模型，采用扩散技术路线而非传统自回归架构，文本生成速度提升4倍，已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 向开发者开放。扩散模型路线与大语言模型路线形成竞争，代码生成、长文本写作等场景有望实现更低延迟、更高吞吐量，同时降低算力消耗。对关注 AI 应用落地的开发者而言，这是值得关注的新技术选项。 Ge
揭秘 AI 绘图：从文字到图像的生成逻辑
从无序噪点到精美画作，解析 AI 创作的奥秘你是否曾感到好奇——为何在 Midjourney 中输入"一只身着宇航服的柴犬在火星自拍"，短短数秒后，一张逼真度极高的图片便跃然屏上？AI 绘画并非魔法奇迹，而是一套严密的技术流程。今日我们将用最浅显的语言，拆解其背后的四大核心环节。AI 首要任务是将你输入的文字"翻译"为其可理解的数字语言，此过程 termed 文本编码。试想向一位外星人描述"苹果"——你需要比划其形状、色泽与口感。文本编码器亦是如此，它将"一只身着宇航服的柴犬"拆解为若干语义特征：物种=犬
AI绘画的真相：它不是在画，而是在雕
你有没有思考过这样一个问题：你输入一段文字，短短几秒后一张图片就出现了，这个过程究竟是如何实现的？当我第一次尝试用AI创作图像时，感觉这就像是魔法一样。输入"一只橘猫在阳光下小憩"，眨眼间，一张毛茸茸的猫咪图片就呈现在眼前。但随着使用次数增多，我越来越好奇它的工作原理是什么？后来花了大量时间查阅资料，终于弄清楚了一个大致的框架。今天用最通俗的方式分享给大家。这个发现相当颠覆认知。我们常说"AI绘画"，但AI所做的事情，与人类手握画笔作画完全是两码事。它更接近雕刻。米开朗琪罗