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AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o！港科&快手开源测试时扩展新范式
香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法，支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新，能提升模型生成质量，展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力，目前论文和代码已开源。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。
谁说3DGS必须靠LiDAR？如视Argus入选ECCV，让图像也能提供LiDAR级位姿约束
消费级3DGS应用走向普通用户，但需精确位姿约束，过去靠LiDAR，成本高。如视Argus入选ECCV 2026，能从图像预测位姿等，为3DGS提供精准约束，推动其走向低成本采集时代。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
360开源高质量图文对齐数据集！收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本，让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集，包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本，能提升模型图文对齐能力，还介绍了构建方法、分析及应用前景。
图像界的DeepSeek！12B参数对标GPT-4o，5秒出图，消费级硬件就能玩转编辑生成
Black Forest Labs开源旗舰图像模型FLUX.1 Kontext[dev]，专为图像编辑打造，能在消费级芯片运行。12B参数少、推理快，性能媲美闭源模型。有诸多特点，经优化训练，在KontextBench基准表现优。
Gemini 3预训练负责人警告：模型战已从算法转向工程化！合成数据成代际跃迁核心，谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”，Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出，谷歌转向“做系统”，AI进入“数据有限”阶段，合成数据等构成未来进化路径，还分享了预训练热点与挑战。
小展直击爆款毕设幕后！AI 能偷走人类的艺术灵魂？
最近AI绘画风很大，有人喊“人类要失业”，但郭奕彤带着《合成图像家庭》站出来打脸。他用碳笔勾勒‘毕加索版’大耳朵图图，让AI‘打辅助’，还给电视装‘随机盲盒’系统定制影像。
4万多名作者挤破头，CVPR 2025官方揭秘三大爆款主题， 你卷对方向了吗？
CVPR 2025 官方根据 4 万多名作者 13008 份投稿，总结出计算机视觉热门的三大方向，即基于多视角与传感器的 3D 技术、图像与视频合成、多模态学习（视觉、语言和推理），并介绍了各方向热门原因。