【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。

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 ...

这架双翼机采用了独特的无尾后掠翼设计，在当时可谓独树一帜。约翰·邓恩试图在D-5上实现“自动稳定”的想法，即让这架飞机可以自动沿着直线飞行，不需要飞行员进行控制，只有在机动时才需要飞行员进行操纵。

结果显而易见，上市至今坦克300销量已经超过了40万辆，并在硬派越野的市占率达到了50%，还出口到了全球30多个国家，这无疑是一款成功的车型。只是面对越来越多的竞品，针对产品力的升级也势在必行。

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 ...

为了解决这些限制，何恺明等来自 MIT、斯坦福大学等机构的研究者提出了去噪哈密顿网络（Denoising Hamiltonian Network，DHN），这是一个将哈密顿力学泛化到神经算子的框架。 下图 1 为去噪哈密顿网络（DHN）概览。 研究者表示，DHN 在利用神经网络灵活性的同时实施 ...

为了解决这些限制，何恺明等来自 MIT、斯坦福大学等机构的研究者提出了去噪哈密顿网络（Denoising Hamiltonian Network，DHN），这是一个将哈密顿力学 ...

南极微生物研究取得新突破。