近日，自监督AI模型GedankenNet引起瞩目。不同于传统模型，GedankenNet不需真实数据投喂，通过思想实验和物理规律学习，为全息显微图重建领域带来新希望。该模型通过物理一致性损失训练，不需要迭代，速度更快，准确性更高。研究结果显示其在图像质量和外部泛化方面表现卓越，有望推动全息显微图领域的发展，减轻对大规模数据的依赖。
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