「弱监督动态场景图生成」共找到 2346 篇相关文章
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
NeurIPS Spotlight｜运动遮挡都不怕，0先验、一段视频精准预测相机参数
论文一作李放等为解决传统方法在动态场景预测相机参数的难题，提出 ROS - Cam 方法，涵盖补丁式跟踪滤波器、异常值感知联合优化、双阶段训练策略，代码即将开源。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。
AGI失控率＞90%！MIT教授算出「康普顿常数」，AI地球「夺权率」已锁定？
MIT教授研究指出，即使采用理想监督机制，人类成功控制超级智能概率仅52%，全面失控风险超90%。研究通过量化分析提出嵌套可扩展监督等理念，并在四个真实监管场景验证，探讨如何优化现实监管系统。
号称视频编辑领域的开源nano banana来了，用文字就能改视频
DecartAI开源Lucy Edit模型，号称视频领域开源Nano Banana，能理解自然语言指令改视频。如输入指令可精准换服装等，渲染快，有身份保持和动态适配亮点，有多个版本，应用场景广。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。
中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1，让机器人先思考再行动
中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1，让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链，结合监督微调与强化学习提升性能，经多场景测试表现出色。
Agent 如何用搜索？这家最懂 AI 搜索的团队，把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同，人类搜索是静态检索，AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商，分享了为Agent提供搜索服务的经验，包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。