「人工视觉」共找到 854 篇相关文章
360发布全球最强视觉语言对齐模型！榜单全面领先！
360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型，几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语，团队还提出新中文多模态评测基准。
视觉优势还是语义依赖？揭秘 DeepSeek-OCR 高压缩率背后的真相
中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。
Claude 和 Manus 还要人工搭框架？小米直接让 Agent 自我进化
6月12日小米Darwin Agent Team发布论文《HarnessX》，用“系统自进化”终结Harness人工调优时代，带来性能跃升。其让Harness成为“一等公民”，有可组合等特质，还能与模型协同进化，虽有局限但成热门方向。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
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。
马斯克兑现承诺，开源X推荐算法！100% AI驱动，0人工规则
1月11日马斯克宣布7天内开源X平台推荐算法，如今承诺兑现。新算法由Grok驱动，全AI化，移除人工规则。它双引擎驱动信息流、15种行为预测打分，还揭示过滤机制与设计理念，为创作者提供曝光建议。
Meta出走华人创业团队，种子轮800万美元，要打造视觉AI记忆大脑
由前Meta顶尖科学家创立的Memories.ai获800万美元种子轮融资。其大视觉记忆模型LVMM解决AI‘记忆缺失’问题，在多领域刷新SOTA基准，应用潜力大，还开放API及网页应用。
文本已死，视觉当立！Karpathy狂赞DeepSeek新模型，终结分词器时代
DeepSeek新成果DeepSeek - OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑，开源一夜获4.4k星。Karpathy力挺，认为应赶走分词器，展望视觉成通用输入前景，马斯克有更科幻猜想。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗？中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本，中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知，含三大任务及衍生版本，测试结果有‘U型曲线’，还评测多种尖端模型。
Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。