新智元报道 编辑：英智【新智元导读】何恺明团队提出的去噪哈密顿网络（DHN），将哈密顿力学融入神经网络，突破传统局部时间步限制，还有独特去噪机制，在物理推理任务中表现卓越。近日，何恺明团队提出了去噪哈密顿网络（Denoising ...

最近，AI界又传来一个大消息！何恺明团队提出了全新DHN「去噪哈密顿网络」，让AI更懂物理世界，特别是在图像处理领域展现出了强大的能力。这一技术突破，为电商行业带来了新的可能，尤其是AI商品图的制作和背景替换，堪称革命性进展！宝子们，准备好迎接更高效 ...

在这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正在不断突破界限。最近，清华校友何恺明带领的科研团队推出了一项令人振奋的新技术——去噪哈密顿网络（Denoising Hamiltonian Network, DHN）。这项创新不仅标志着AI在理解和处理物理问题上的新里程碑，而且预示着未来智能系统将更加贴近人类对于自然界的直觉认知。

物理推理包含推断、预测和解释动态系统行为的能力，这些是科学研究的基础。应对此类挑战的机器学习框架通常被期望超越仅仅记忆数据分布的做法，从而维护物理定律，解释能量和力的关系，并纳入超越纯数据驱动模型的结构化归纳偏差。科学的机器学习通过将物理约束直接嵌入 ...

从结构上看，preussomerins 的生物合成可能与 1,8 - 二羟基萘（1,8-dihydroxynaphthalene，DHN）的生物合成有关，DHN 是 DHN - 黑色素（DHN-melanin）的前体。然而，由于缺乏针对 E. gomezpompae 的有效基因编辑工具，阻碍了对 preussomerins 生物合成的研究。 在这项研究中，研究人员 ...