斯坦福微调 Stable Diffusion：用 AI 合成胸部 X 光片，解决医学数据缺口
斯坦福大学 AIMI 研究人员通过微调开源 Stable Diffusion，成功生成了具备病变特征的逼真胸部 X 光片。研究证明通用潜扩散模型无需昂贵算力即可迁移到专业医学领域，有助于填补罕见病数据缺口。不过目前生成图像多样性有限，且协议禁止直接用于诊断。
AI 日报：今天的 AI 新闻
周二
11月29日 星期二
周六
11月26日 星期六
Stable Diffusion 2.0 上线：新增 depth2img，靠深度图锁死空间结构
Stable Diffusion 2.0 正式发布，最大看点是新增 depth2img 功能。该功能利用 MiDaS 算法根据 2D 图推算深度图，生成时能严格保留主体的 3D 几何结构。这意味着 3D 创作者只要搭个简单灰盒，就能直接用 AI 快速探索材质与光影方案。
周五
11月18日 星期五
Meta 发布 Habitat 3.0：让机器人与虚拟人在仿真环境协同干家务
Meta 推出具身智能模拟器 Habitat 3.0 和室内 3D 数据集 HSSD-200。新平台首次支持机器人与人类虚拟化身在同一仿真环境里协同互动，能训练 AI 在狭窄走廊让人或分工收拾屋子。最关键的是它支持真人通过手柄或 VR 接入测试，大幅省去了物理实机测试的成本与安全风险。
周五
9月30日 星期五
AIIA 发布 AI 技术栈指南：从基础模型到智能体开发的完整拆解
AI Infrastructure Alliance（AIIA）发布了一份面向开发者的 AI 技术栈指南。指南系统拆解了大模型微调、提示工程、向量数据库，以及 LangChain 和 LlamaIndex 等主流框架。对于想要从大模型切入上层智能体应用开发的开发者，这是一份全方位的梳理。
周三
5月11日 星期三
英国阿斯顿大学研发 AI 信号灯：用强化学习终结堵车
英国阿斯顿大学研究团队开发了一套基于深度强化学习的交通调控系统。它不仅结合视觉和雷达传感器识别车流与行人，还能在模拟环境中自主试错，实时优化十字路口信号灯配时，即使面对从未见过的复杂路况也能灵活调控，从而减少红灯等待时间。
周二
4月5日 星期二
用开源库 Anomalib 做工业质检：只训正常样本，推理加速近 4 倍
ML6 工程师展示了基于开源库 Anomalib 的工业视觉质检方案。该方案采用教师-学生网络架构的单分类学习，仅需无缺陷样本即可训练，能在像素级精确定位缺陷。配合 OpenVINO 在 CPU 上的推理速度提升近 4 倍，达到 30.2 fps。
周六
10月20日 星期六
Text-CAD 打通硬件制造：一句话生成 STEP 并直连打印机出活
Text-CAD 将自然语言建模与硬件制造全流程打通。它打包了 11 个工程技能，支持从文本生成 STEP、检索 step.parts 超 1.6 万个开源标准件，并直连本地拓竹打印机切片。最值得关注的是它让模型写 Python 代码而非直接输出二进制，把不可控生成变成了可核验工序。
