「视觉特征增强」共找到 1112 篇相关文章
利用大模型检测钓鱼邮件:方法,效果及数据集
随着企业安全防范增强,钓鱼邮件成重要攻击手段,大模型检测方法盛行。日本论文详细披露检测方法和实验数据,含解析解码、简化邮件、生成prompt、调用LLM四步,还介绍数据集及评估了四个模型效果。
80亿美元押注Agent!全球第一CRM收购Informatica
昨晚,全球第一CRM平台Salesforce宣布以80亿美元全资收购Informatica,增强其数据基础,利于部署AI Agent。Salesforce高管认为二者结合能打造全面数据平台。Salesforce早布局Agent,其自研平台Agentforce应用效果显著。
人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究
文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程,引发多方面变革。总结其特征与演化方向,分析学科应用要求与成功案例,还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。
夜间感知新突破!北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中,传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet,以红外为主,用质量感知机制控制RGB引导,在多数据集取得强竞争力结果。
从“一句成片”到“长轨推演”:探究多模态智能体在长视频编辑中的应用
近年来大语言模型在长篇视觉叙事中潜力卓越,但长视频剪辑仍难控制。中科大等团队开源工作从系统工程视角研究多模态智能体在长视频编辑中的机制,重构剪辑管线,找到症结并给出解决办法。
当SFT遇上RL:基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中,SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法,先判断样本学习阶段再匹配优化路径,在多场景实验中表现出色,不过有实验边界。
手机跑多模态也能快到飞起!面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6,以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强,是视觉语言多面手,还适配主流系统,降本增效,让AI能力从云端到指尖。
从「自我进化」到「DAA」,百度给出 Agent 时代系统答案
2026 年 AI 行业发展微妙,模型能力增强但转化为生产力的企业不多。Create 2026 上百度给出两层答案,构建系统能力,提出 DAA 度量 AI。这是过去三年判断的收束,将非共识整合成面向 Agent 时代的方法论。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手,但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法,定义 assistant axis 纠正偏离,测试显示该方法有效且不降低模型表现。
Qwen-Scope:看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块,通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型,应用于推理、数据、训练、评估等场景,可前往Huggingface或魔搭体验。