「纯视觉感知」共找到 989 篇相关文章
开源屏幕感知AI助手,快捷键即调,随时看懂屏幕上的一切!
日常Windows桌面工作调用AI助手常打断专注流。GitHub新开源工具Everywhere,能自动感知屏幕内容,快捷键即调,支持多模型,有网络搜索和Markdown渲染功能,多种场景适用。
视觉模型既懂语义,又能还原细节,南洋理工&商汤提出棱镜假说
南洋理工与商汤团队提出 Prism Hypothesis(棱镜假说)与 Unified Autoencoding(UAE)。论文指出视觉基础模型中语义理解和像素保真很难兼得,用频率谱统一视角解决冲突,UAE 实验效果良好。
无需训练!让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力,数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型(VLM)像‘视力好但数学差的学生’,论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案,实验显示在数学基准测试中表现亮眼,还通过实验揭示层间能力分布。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎,探究不同任务复杂性、信息获取场景下,用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异,还给出两类工具优化建议。
拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈,易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生,它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术,结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练,在修图上表现出色,意义超图像编辑。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”!图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型,它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务,在31项测试中表现出色,还展现泛化能力。研究团队搭建数据集,并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
技术大神用纯Rust从零构建了LLM,在GitHub上大火
Python是AI界宠儿,Rust也因“内存安全、零成本抽象、无畏并发”受青睐。项目RustGPT用纯Rust从零构建LLM,在GitHub上火了。Rust弥补了C/C++和Python的不足,Rust社区LLM项目增多,巨头也在布局。
帕西尼再融10亿元,具身感知赛道跑出35亿元融资纪录
帕西尼获10亿元战略轮融资,累计35亿领跑全球具身感知赛道。本轮由巨头和基金联合领投,形成“四位一体”资本生态。其全栈自研,具先发优势,正推动具身智能发展,目标成产业能力底座。
pdf2skill:让计算机视觉初学者把PDF文档变成AI技能包
pdf2skill技术是“文档转技能编译器”,能将PDF知识转化为AI可调用技能包。它解决了计算机视觉研究和工程中的痛点,介绍了原理、实战案例、代码实现,还对比性能、给出使用指南。