「纯视觉路线」共找到 1096 篇相关文章
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。
月之暗面刚开源多模态Kimi-2506：智能体、视觉理解，重磅大升级
国内月之暗面平台对开源多模态模型Kimi-VL-A3B-Thinking升级到2506版本。该版本性能、视觉理解等能力提升，支持更高分辨率，在多领域表现出色，还介绍了模型组成与优化器改进。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。
深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展，世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型，指出世界模型优势，分析实时视频与3D结构化两条路线，介绍不同公司产品并以四象限框架分类。
智谱AI、清华开源新视觉大模型：刷新41项纪录，同级别最强
智谱AI与清华联合开源GLM - 4.5V视觉大模型，它基于GLM - 4.5 - Air开发，架构独特。在42项主流测试中创41项新纪录，多领域表现超Qwen2.5 - VL等模型，还采用新训练策略。
特斯拉世界模拟器亮相ICCV！VP亲自解密端到端自动驾驶技术路线
特斯拉世界模拟器在ICCV亮相，可生成自动驾驶挑战场景，对具身智能也有用。其自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy称端到端AI是未来，还揭秘技术细节，特斯拉也在解决端到端面临的难题。业界对端到端路线有VLA和世界模型之争。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
LeCun离职后不止创一份业！押注与大模型不同的路线，加入硅谷初创董事会
离开Meta后，Yann LeCun创立AMI，还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型，与主流大模型路线不同，其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。