「单目语义场景补全」共找到 2392 篇相关文章
横扫19项榜单!大晓机器人开源全球首创空间智能底座
大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒,在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩,应用于机器狗,还提出新训练范式,统一四大能力,重新定义通用具身智能。
国产MiroMind智能体框架,登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠,老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显,能升级大模型能力,且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
MiniMax开源技能包:让AI写代码从大学生变资深工程师
MiniMax 官方开源 skills 仓库,能提升 AI 写代码质量,从‘大学生水平’升为‘5年+资深工程师’。其覆盖多种开发场景,支持四种主流 AI 编程工具,配置后重启可用,具体效果因场景而异。
安谋科技Arm China“玲珑”VPU IP来了!瞄准这些应用场景
安谋科技Arm China推出面向AI应用的新一代VPU IP——“玲珑”V560/V760。该产品性能硬核,是“六边形战士”,集高性能、高鲁棒性等六大特性于一身,已完成首批客户授权,助力AI时代视频处理。
4D通用世界模型!中科院NeoVerse用百万单目视频直接构建
中国科学院自动化研究所与CreateAI团队构建4D世界模型NeoVerse,它用全新端到端架构,从单目视频高效重建4D高斯泼溅,模拟成像退化提升生成鲁棒性,在多任务表现卓越。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究!单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3(DA3),获谢赛宁盛赞。它架构简单,能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置,在新视觉几何基准上表现出色,核心秘诀是极简设计。
VL-LN Bench:模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench,模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线,依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现,但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
ICCV 2025 | HERMES:首个统一3D场景理解与生成的世界模型
本文介绍HERMES,首个统一3D场景理解与生成的世界模型。它由华中科技大学等团队合作研发,通过共享LLM驱动两大任务,解决了输入处理和任务融合难题,实验效果显著,为自动驾驶提供新范式。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述:从方面到场景的全面总结
近年来,大型语言模型虽能力强但有局限,研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架,建立统一描述语言和通用算法,分析其在不同场景表现与评估方法。