斯坦福微調 Stable Diffusion：用 AI 合成胸部 X 光片，解決醫學資料缺口
斯坦福大學 AIMI 研究人員通過微調開源 Stable Diffusion，成功生成了具備病變特徵的逼真胸部 X 光片。研究證明通用潛擴散模型無需昂貴算力即可遷移到專業醫學領域，有助於填補罕見病資料缺口。不過目前生成影像多樣性有限，且協議禁止直接用於診斷。
AI 日報：今天的 AI 新聞
週二
11月29日 星期二
週六
11月26日 星期六
Stable Diffusion 2.0 上線：新增 depth2img，靠深度圖鎖死空間結構
Stable Diffusion 2.0 正式釋出，最大看點是新增 depth2img 功能。該功能利用 MiDaS 演算法根據 2D 圖推算深度圖，生成時能嚴格保留主體的 3D 幾何結構。這意味著 3D 創作者只要搭個簡單灰盒，就能直接用 AI 快速探索材質與光影方案。
週五
11月18日 星期五
Meta 釋出 Habitat 3.0：讓機器人與虛擬人在模擬環境協同幹家務
Meta 推出具身智慧模擬器 Habitat 3.0 和室內 3D 資料集 HSSD-200。新平臺首次支援機器人與人類虛擬化身在同一模擬環境裡協同互動，能訓練 AI 在狹窄走廊讓人或分工收拾屋子。最關鍵的是它支援真人通過手柄或 VR 接入測試，大幅省去了物理實機測試的成本與安全風險。
週五
9月30日 星期五
AIIA 釋出 AI 技術棧指南：從基礎模型到智慧體開發的完整拆解
AI Infrastructure Alliance（AIIA）釋出了一份面向開發者的 AI 技術棧指南。指南系統拆解了大模型微調、提示工程、向量資料庫，以及 LangChain 和 LlamaIndex 等主流框架。對於想要從大模型切入上層智慧體應用開發的開發者，這是一份全方位的梳理。
週三
5月11日 星期三
英國阿斯頓大學研發 AI 訊號燈：用強化學習終結堵車
英國阿斯頓大學研究團隊開發了一套基於深度強化學習的交通調控系統。它不僅結合視覺和雷達感測器識別車流與行人，還能在模擬環境中自主試錯，即時最佳化十字路口訊號燈配時，即使面對從未見過的複雜路況也能靈活調控，從而減少紅燈等待時間。
週二
4月5日 星期二
用開源庫 Anomalib 做工業質檢：只訓正常樣本，推理加速近 4 倍
ML6 工程師展示了基於開源庫 Anomalib 的工業視覺質檢方案。該方案採用教師-學生網路架構的單分類學習，僅需無缺陷樣本即可訓練，能在畫素級精確定位缺陷。配合 OpenVINO 在 CPU 上的推理速度提升近 4 倍，達到 30.2 fps。
週六
10月20日 星期六
Text-CAD 打通硬體製造：一句話生成 STEP 並直連印表機出活
Text-CAD 將自然語言建模與硬體製造全流程打通。它打包了 11 個工程技能，支援從文本生成 STEP、檢索 step.parts 超 1.6 萬個開源標準件，並直連本地拓竹印表機切片。最值得關注的是它讓模型寫 Python 程式碼而非直接輸出二進位制，把不可控生成變成了可核驗工序。
