「混合视觉标记器」共找到 894 篇相关文章
视觉语言模型“扫地僧”:360低调开源FG-CLIP2登顶29项全球基准测试 | 甲子光年
两周前,360人工智能研究院低调开源FG - CLIP2,它在29个公开基准测试中超越Google和Meta的模型。该模型实现局部细粒度识别和原生双语对齐,为AI视觉理解设新基准,已服务开发者并在多领域落地。
ACL 2026 Main|混合推理模型也会「钻空子」:南大移动团队提出TNT,破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题,训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法,利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限,解决奖励欺骗,实现准确率与效率双赢。
智能流体力学专题研讨会特邀报告3|边鑫:混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解
2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行,智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告,介绍HyDEA求解框架。
破解在线长时序重建难题!纯视觉、单卡实时的公里级流式3D重建|CVPR'26
在自动驾驶等领域,长序列3D重建落地难,存在精度退化等问题。即将到来的CVPR 2026中,LongStream模型开源,它重新设计,解决了长序列难题,在多基准测试表现强,推动3D视觉走向在线建模。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在多任务有提升。
RSS 2025|物理驱动的世界模型PIN-WM:直接从视觉观测估计物理属性,可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM,能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能,经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP:超越CLIP等,多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法,用学术界资源增强视觉语言大模型预训练,用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型,实验显示能显著提升图片检索表现。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。
这个开源PDF解析器,拿了全球第一
OpenDataLoader在主流PDF解析器基准测试中排第一,尤其是表格提取准确率高。它功能丰富,有本地和混合两种模式,还将推出免费自动标记功能,支持与LangChain集成。
SkyReels-Audio让嘴型和音频完美匹配不再难
音频驱动的动态人脸生成研究较少,昆仑万维提出SkyReels - Audio框架,基于预训练视频扩散变换器构建,支持无限长度视频生成与编辑,采用混合课程学习等策略,保障视频视觉保真度和时间一致性。