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俄高校最新证明:逆强化学习内层Hessian天生等于Fisher矩阵
大模型与智能体

俄高校最新证明:逆强化学习内层Hessian天生等于Fisher矩阵

逆强化学习难在双层优化里的逆Hessian-向量积,又贵又不稳。这篇来自俄罗斯HSE大学的工作证明了一个漂亮结论:内层最优时Hessian就是Fisher信息矩阵的常数倍,再用流式素描去近似,存储从O(d²)直接降到O(md)。方法在CartPole和LQR上都跑出了不错效果,思路清爽,值得一读。

ECR 2026新研究:扩散模型给CBCT做"翻译",FDK重建输入让合成CT质量飙升20dB
视觉与图像

ECR 2026新研究:扩散模型给CBCT做"翻译",FDK重建输入让合成CT质量飙升20dB

放疗中反复CT辐射剂量高,低剂量CBCT图像质量又不够用?这篇ECR 2026论文用条件扩散模型做CBCT到CT合成,还专门较真了“输入图像怎么表示”这件事——结果发现,看似更粗糙的FDK重建反而能让扩散模型发挥更大潜力,PSNR相对提升超过20dB,思路很值得借鉴。

水下照片不再蓝绿蒙蒙?这个合成数据让特征匹配暴涨近7倍
视觉与图像

水下照片不再蓝绿蒙蒙?这个合成数据让特征匹配暴涨近7倍

水下照片总是蓝绿蒙蒙一片?印度理工学院这次把海洋光学的"家底"全搬进了合成数据——十种Jerlov水体、深度依赖辐照度、生物荧光一次建模到位。合成数据FID比最强竞品直降46%,四个增强架构跨六个真实数据集全面反超。搞水下视觉的朋友,这份物理知识+数据工程的双拼值得仔细品品。

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