何恺明团队 2025 年度盘点：从结构到本质的深度学习再思考

2025 年，何恺明团队的研究延续了其在深度学习体系中的核心追求——以结构创新推动表征进化，以理论简化引领生成范式。这一年，团队围绕生成建模、自监督学习与基础架构优化等方向展开系统探索，持续拓展视觉智能的理论与工程边界。

接下来，小编将带大家一同走进何恺明教授 2025 年的研究世界，看看这位“深度学习时代的系统设计师”如何再次定义人工智能的下一阶段。

值得说明的是，何凯明教授近年来科研合作研究广泛，而本文所盘点的内容，仅聚焦于由何凯明教授本人担任大通讯作者（corresponding author）的核心论文，代表其团队在 2025 年度的主要研究脉络与前沿突破。部分工作仍处于审稿或预印本阶段，因此暂未标注最终发表会议与期刊。

参考：

https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=DhtAFkwAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

地址：https://arxiv.org/pdf/2506.09027

主要内容：

这项研究由麻省理工学院的何恺明团队提出，旨在重新思考扩散模型（Diffusion Models）与表征学习（Representation Learning）之间的关系。尽管扩散生成在过去十年取得巨大进展，但其目标函数通常以回归为核心，缺乏对潜在空间结构的显式约束。为此，研究者提出了一种简洁高效的分散正则化损失（Dispersive Loss），用于促进模型内部表征在隐空间的“离散化”与信息分布，从而提升生成质量与多样性。与对比学习类似，该方法在不依赖正样本对的情况下实现特征分离，且无需额外预训练、参数或外部数据。实验表明，Dispersive Loss 在多个主流扩散模型与 ImageNet 数据集上均显著提升了生成性能，为生成建模与表征学习的融合提供了一种简洁而通用的途径。

图1｜Dispersive Loss 在生成模型中的作用示意。左图展示了在传统扩散模型（如 SiT 或 DiT）中加入 Dispersive Loss 的整体结构；右图放大了前几层的细节。该正则项鼓励中间层特征在隐空间中更加分散，提升生成表示的多样性与稳定性。它直接作用于同一批噪声输入，无需额外参数或外部数据，几乎不增加计算开销，却显著改善了模型的内部表征质量©️【深蓝AI智能】编译

Highly Compressed Tokenizer Can Generate Without Training [ICML]

地址：https://arxiv.org/pdf/2506.08257?

主要内容：

这项研究由 MIT 与 Meta 研究团队合作完成，探索了一种无需训练即可实现图像生成的新路径。传统图像 tokenizer 通常将图像编码为二维网格形式，而该研究提出的 一维高压缩 tokenizer 则将图像表示为极短的离散序列（仅约 32 个 token），但仍能保留丰富的语义与外观信息。研究者发现，通过在 latent 空间中直接对这些 token 进行简单的启发式操作（如替换或拷贝），就能实现精细的图像编辑与属性迁移。进一步地，他们利用梯度优化机制与可插拔的损失函数（如重建损失或 CLIP 相似度）构建了一套无需生成模型训练的图像生成流程，在图像修复与文本引导编辑任务中展现出高度的多样性与真实感。这项工作重新定义了“token 本身即生成器”的理念，为未来轻量级视觉生成提供了全新思路。

图2｜无需额外训练，预训练的一维高压缩 tokenizer 便可直接执行图像生成任务。（a）基于文本的图像编辑；（b）图像修复（inpainting）。得益于其紧凑而富含语义的 latent 空间，系统仅通过在测试阶段对 token 进行梯度优化即可完成生成过程，依托 CLIP 相似度或重建目标实现高质量结果——整个流程无需训练任何生成模型©️【深蓝AI智能】编译

Mean Flows for One-step Generative Modeling  [NeurIPS]

地址：https://arxiv.org/pdf/2505.13447?

主要内容 ：

这项研究由 MIT 与 CMU 合作完成，提出了一种无需多步采样的单步生成建模框架 MeanFlow，旨在突破扩散模型与流匹配模型在生成效率与精度之间的长期矛盾。传统的 Flow Matching 依赖瞬时速度场建模，而 MeanFlow 创新性地引入了平均速度（mean velocity）的概念，用以刻画数据分布在生成路径中的整体流动特性。基于这一数学定义，研究者构建了一个完全自洽、无需预训练或蒸馏的生成模型，仅通过单次网络计算即可在 ImageNet 256×256 上达到 FID 3.43 的表现，显著优于以往单步生成方法。该研究不仅极大提升了生成效率，也在理论上连接了扩散建模与流场建模的核心思想，为后续构建高效的统一生成框架奠定了重要基础。

图3｜流匹配（Flow Matching）中的速度场示意。左图展示了条件流模型下的瞬时速度分布，不同的噪声样本会产生不同的条件速度；右图则展示了对所有可能条件速度进行边缘化后的平均流场，可视为用于网络训练的“真实流动方向”。这些速度场均描述了数据从先验（灰点）向真实分布（红点）演化的瞬时动态。MeanFlow 在此基础上进一步引入“平均速度”概念，以捕捉整个生成路径的整体趋势，从而摆脱多步采样的束缚，让生成过程在一次前向传播中完成©️【深蓝AI智能】编译

Denoising Hamiltonian Network for Physical Reasoning

地址：https://arxiv.org/pdf/2503.07596?

主要内容：

这项研究提出了一个融合物理约束与神经表示的新框架——Denoising Hamiltonian Network（DHN） ，旨在让深度学习模型具备真实的物理推理能力。传统物理建模方法往往依赖显式的动力学方程或局部时间步模拟，而 DHN 将哈密顿力学（Hamiltonian mechanics）算子推广为可学习的神经算子，能够同时捕捉长时依赖与高层物理交互。该框架引入“去噪机制”以抵消数值积分误差，并通过全局条件化策略支持多物理系统的联合建模。与以往仅关注仿真精度的模型不同，DHN 可在预测、逆推、跨系统迁移等多类物理推理任务中统一工作，兼顾理论可解释性与神经网络的灵活表达力，展示了神经算子在物理世界建模中的巨大潜力。

图4｜Denoising Hamiltonian Network（DHN）框架概览。 模型将经典哈密顿力学拓展为可学习的神经算子，在保持物理守恒结构的同时，引入神经网络的非线性表达能力。DHN 通过去噪机制抑制积分误差，并在多系统建模中实现统一的物理约束。该设计既保留了物理规律的精确性，又赋予模型跨场景的泛化能力，为下一代“可解释的物理智能体”奠定了基础©️【深蓝AI智能】编译

Fractal Generative Models

地址：https://arxiv.org/pdf/2502.17437

主要内容：

这项研究提出了一种受分形思想启发的新型生成框架——Fractal Generative Models（分形生成模型），试图在深度生成建模中引入“自相似”与“递归结构”的设计理念。作者将生成模型本身视为可复用的原子模块（atomic generative module），并通过递归调用这些模块构建出跨层级自相似的生成体系，从而形成类似数学分形的层层嵌套结构。论文以自回归模型为实例，在像素级图像生成任务中验证了该框架的有效性，在似然估计与生成质量两方面均表现优异。相比传统单层架构，这种“模型生成模型”的设计为生成建模引入了全新的结构维度，展示了生成模型体系化与模块化的潜力 。

图5｜分形生成模型结构示意。 左图展示生成器的层级结构，右图展示模型生成的“分形式”结果。研究者通过在自回归模型中递归调用自回归模块，构建出具有多层自相似特征的生成体系，实现了跨层结构的统一表达。该机制不仅增强了模型的可扩展性，也揭示了生成网络在不同层级间共享结构规律的可能©️【深蓝AI智能】编译

Is Noise Conditioning Necessary for Denoising Generative Models?【ICML】

地址：https://arxiv.org/pdf/2502.13129?

主要内容：

这项研究由何恺明团队提出，对扩散生成模型的核心假设——“噪声条件（noise conditioning）是必要的”发起了挑战。传统观点认为，扩散模型必须显式输入噪声水平（如 σₜ）以实现有效的去噪与生成，而该研究系统性地验证了在去除噪声条件输入后模型的表现。令人意外的是，多数模型在无噪声条件下仍保持平稳退化，甚至部分场景下表现更优。研究团队通过理论推导解释了去除噪声条件所引发的误差特性，并在 CIFAR-10 上训练出一个完全“无条件”的去噪模型，取得了 FID 2.23 的结果，逼近当前最优的噪声条件模型。该工作不仅揭示了噪声条件在扩散建模中的冗余性，也为未来更简洁、更可解释的生成框架奠定了理论基础。

图6｜噪声条件在扩散生成模型中的作用对比。 (a) 传统模型通过显式输入噪声引导神经网络进行去噪；(b) 本研究探索在不输入噪声条件的情形下，模型仍可学习隐式的噪声分布表示并保持稳定生成效果。结果显示，去除噪声条件后模型依然具备强大的生成能力，这一发现促使研究者重新思考扩散模型的基本结构假设©️【深蓝AI智能】编译

A Decade’s Battle on Dataset Bias: Are We There Yet?  [ICLR]

地址：https://arxiv.org/pdf/2403.08632

主要内容：

本研究由 Meta FAIR 的何恺明团队发起，重访十年前 Torralba 与 Efros 提出的“数据集分类”实验，系统检验在当下大规模与高多样性数据时代中，数据集偏差（dataset bias）是否真正被解决。研究者使用现代神经网络在多个主流开放数据集（如 YFCC、CC、DataComp）上进行分类实验，结果表明模型能够以 84.7% 的准确率 判别图像来源，说明即便在更大规模、更开放的数据环境下，数据集间的分布差异依然显著存在。进一步分析发现，这些模型学习到的并非简单的记忆特征，而是具有可迁移性的语义表示，这揭示了数据偏差在更深层的结构性问题。研究呼吁社区重新思考“数据集公正性”与“泛化能力”的关系，强调仅依赖数据规模扩张无法根除偏差，这场“与数据集偏差的十年之战”仍远未结束。

图7｜“猜猜这张图来自哪个数据集？”——十年后的重访实验。  研究者复刻了 Torralba 与 Efros 于 2011 年提出的经典游戏“Name That Dataset”，选取了来自 YFCC、CC 与 DataComp 三个现代大规模数据集的图像样本。虽然这些数据集看似更加多样与中立，但实验发现，神经网络仍能轻松辨别其来源，在验证集上取得极高准确率。这说明即使在大模型与大数据时代，数据集偏差依然深层存在，并且可能通过特征分布、语义风格等隐含方式渗入模型表征之中©️【深蓝AI智能】编译

Deconstructing Denoising Diffusion Models for Self-Supervised Learning【ICLR】

地址：https://arxiv.org/pdf/2401.14404

主要内容：

本研究由 Meta FAIR 团队提出，对扩散模型（Denoising Diffusion Models, DDM）的表征学习能力进行了系统性解构分析。研究者的核心思路是——将扩散模型逐步退化为传统的去噪自编码器（Denoising Autoencoder, DAE），以探究哪些结构组件真正对自监督表征学习至关重要。通过这一“拆解式实验”路径，团队发现现代 DDM 中仅有少数关键机制（如噪声建模与重建目标）对表征学习质量起决定作用，而大量复杂的调度与条件结构其实并非必需。最终得到的模型在形式上极为简化，却依然能学习出高质量特征。这项工作以一种“反向思考”的方式，重新连接了经典自编码思想与现代扩散框架，提醒研究者在不断追求复杂架构的同时，也应回望那些被深度学习早期奠基的简单而有效的思想。

图8｜从扩散模型回归“本源”的潜空间去噪自编码器（l-DAE）结构。 经过对扩散模型的系统性解构，研究者最终得到这一极为简化的框架：输入图像首先通过基于 patch 的 PCA 投影到潜空间中，并在该空间内添加噪声；随后经反向 PCA 投影回像素域，由自编码器学习重建出无噪声图像。这样的结构几乎回到了最经典的 DAE 形式，只是噪声被转移到了潜空间层面。尽管设计极简，模型依然展现出与现代扩散架构相当的自监督表征能力，凸显了“简单结构也能孕育强大特征”的思想©️【 深蓝AI智能】编译

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总结

2025 年，何恺明团队继续在深度学习的核心命题上推进结构性思考：如何让模型更简洁、更稳定、更通用地理解世界。 这一年，他们的研究从生成建模到自监督学习，从物理建模到架构优化，呈现出清晰的一条主线——以最小假设重构最大能力。

在生成领域，团队通过对扩散、流匹配与一维 token 表征的深入重构，揭示了高效生成背后的数学规律与结构约束；在表征学习中，他们以解构的方式重新连接经典自编码思想与现代扩散模型，证明了“简单”并非“落后”，反而是通往鲁棒与泛化的更深层路径；在理论层面，他们从数据偏差、噪声建模与正则约束等角度出发，持续推动对深度网络学习机制的本质理解。

可以说，2025 年的何恺明团队不再仅仅追求性能的极限，而是在追问深度学习“为何有效”。他们以系统性反思的姿态重塑了生成与表征的边界，也在隐秘处为下一阶段的人工智能架构打下基础。

2025 年关键词：简化、结构、泛化、物理性、重构。

这一年，是深度学习从“经验范式”回归“结构范式”的一年——而何恺明团队，依旧站在理解与重塑的最前沿。