「图像理解」共找到 1172 篇相关文章
第二代InfLLM开源,同尺寸快三倍!零参数,可训练稀疏注意力
新智元报道,清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2,仅用5B长文本词元就能完成训练,相比稠密注意力机制有显著加速,性能接近传统稠密模型。
GPT-5超越人类医生!推理能力比专家高出24%,理解力强29%
最新研究显示,GPT - 5在医疗领域处理多模态信息能力出色,在多模态测试中推理和理解得分比GPT - 4o分别提高近30%和36%,比人类医生还高。其能力提升源于端到端多模态架构,但现实应用还需更多实战考验。
3D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型,将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段,在多仿真基准和真机实验表现卓越,仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%,真机性能提升32%。
大模型外挂“三维物体知识库”来了,大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型(VLM)能让机器人理解指令,但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架,它像“三维物体知识库”,为 VLM 补充空间知识,经 14 项实验验证其操作能力,还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
AI大模型开发核心技术栈:从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱,解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架;模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调;推理优化含关键技术与主流框架;AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
AI 取代不了放射科医生
人们曾认为AI图像识别技术会让放射科医生被淘汰,如杰弗里·辛顿预言应停止培训该类医生。但过去十年,放射科医生需求反而增加。文章以其为例,分析AI难取代的原因,如基准测试局限、医生工作复杂、AI落地困难等。
攻克结构化长文档检索难题!新框架让模型告别“结构性失明”
SEAL团队推出全新对比学习框架SEAL,通过带结构感知和元素对齐,将文档宏观层级结构和微观元素语义融入Embedding空间,提升模型对结构化数据的理解。在BGE - M3模型上提升了MRR@10指标,还开源了万级字数长文档数据集。
「压缩,就是你所需要的全部」!菲尔兹奖得主Michael Freedman新作揭开数学真相
菲尔兹奖得主Michael Freedman认为人类真正创造和关心的数学本质是「柔软且可塑」的。他在最新论文提出「压缩,就是你所需要的全部」,并在采访中探讨人类数学直觉与机器逻辑的鸿沟,认为理解压缩机制是人类与AI在数学领域协作的起点。
南大团队直击大模型高分神话:人类90分,最强模型仅49分
南京大学傅朝友团队在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video - MME - v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分,经超3300人工时标注。评测显示模型与人类差距大,还揭示传统Acc指标虚高、‘Thinking’并非总增益等现象。
Issue修复开源No.1!蚂蚁 | 提出代码图模型:CGM,结合GraphRAG架构,领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈,蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构,融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架,还搭配了 GraphRAG 框架,在多个代码任务中表现出色,且相关资源均已开源。