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如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
感知、控制与数据:ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点
ICRA 2026期间,速腾聚创等六家中国企业分享机器人领域进展。他们关注感知底层基础、接触‘最后一毫米’问题、数据与模型关系,且技术路径和产品侧重有差异,具身智能注重工程落地和系统能力建设。
警告:你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准,含 209 道任务,横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型,最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%,揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。
无需训练,如何提升黑箱VLM?CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来,视觉 - 语言模型(VLMs)改变图像理解范式,但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案,以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题,已被 ICLR 2026 接收。
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI:摄像头实时测试视觉语言模型
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI,可让用户在本地用摄像头实时测试视觉语言模型。它基于 WebRTC 技术,能将摄像头视频流实时传输给模型,分析结果叠加在画面上,支持多后端、多平台及多种模型。
GPT-5.6 Sol暴涨3倍,OpenAI最强视觉AI登顶!
第三方评测机构Roboflow测试显示,GPT-5.6 Sol在目标检测、计数等视觉任务上表现出色,尤其在文档版面识别和密集场景处理上进步明显,但认字能力有退步,且大尺寸图片检测框易飘移。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
视觉生成的另一条路:Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享,以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理,对比其与扩散模型,展示Infinity升级方案成果,它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
突发!曝阿里通义薄列峰离职,此前为应用视觉团队负责人
五一节后爆料阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰于4月30日离职。他曾带领团队做出爆款功能,现加入某互联网大厂。今年2月语音团队负责人鄢志杰也已离职,接替人选均成谜。