「语义分割」共找到 222 篇相关文章
更少的token生成更好的图！香港大学联合阶跃星辰等让AI绘画真正理解了再画
香港大学、阶跃星辰等用VFMTok新方法，让图像生成模型借用顶级视觉AI的眼睛看世界，实现更快、高质量图像生成，且无需复杂引导技巧。它改变图像理解方式，将像素死记硬背转为语义理解。
刚刚，千问杀入汽车座舱！阿里不止做超级APP，更要做超级入口
阿里AI助手千问被接入红旗汽车智能座舱，这是通用AI助手首次以完整形态登陆车载场景。千问能完成复杂语义理解和任务规划，还将拓展至更多硬件，阿里要把它打造成AI时代超级入口。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统，Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统，创新性融合多模态传感器信息，构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心，有全编码和适配融合优势，经实验验证性能优，推动机器人迈向通用感知时代。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
死磕即梦48小时，我发现了AI公众号封面的懒人密码
作者与即梦Agent死磕48小时，分享AI公众号封面制作经验。介绍垫图法、两个提示词模板，测试提示词反推、语义理解等功能，指出不足，认为即梦像AI作图界拼多多，瑕不掩瑜。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
从全局到部件：腾讯全新开源Hunyuan3D-Part和Omni
腾讯全新开源Hunyuan3D - Part和Omni。Hunyuan3D - Omni支持多模态输入，统一信号到跨模态架构提升融合鲁棒性。Hunyuan3D - Part含P3 - SAM和X - Part，分别用于部件分割与生成，在对应领域达先进水平。