开源动态8
谷歌DeepMind开源TIPSv2,多任务表现卓越
机器之心
AI 摘要
谷歌DeepMind推出TIPSv2,解决图像块与文本嵌入对齐难题。其有iBOT++等三大创新,在多任务多数据集表现优异,特征图优势明显,开源生态完善,为AGI预训练探路。
阅读原文 · 机器之心
CVPR 2026 | 谷歌DeepMind重磅开源多模态TIPSv2:实现Patch-Text对齐的最优表现
谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2,解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新,在9项任务和20个数据集表现出色,特征图优势显著,且配套生态完善,为AGI预训练指明方向。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
RefCaptioner 让视频与参考图精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner,强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数;还构建 MRVBench 评测基准,实验显示其表现优异。
机器之心
开源动态8
上海交大开源 HLL,测 Agent 验证码处理能力
随着多模态大模型发展,Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准,解耦真实度为三维度,对 8 款前沿模型测试,揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。
深度学习自然语言处理
算法论文8
ReSAM:1点标注让SAM学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》,提出让SAM每个目标只标1个点,通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上,1点标注与全监督差距仅1.3%,省99%标注成本。
机器学习AI算法工程
算法论文8
Octopus:大模型持续学习新解法
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus,首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示,它在UCIT基准上表现超SOTA方法,还实现正向后向迁移,适合端侧部署。
量子位