「视觉分析」共找到 1799 篇相关文章

算法论文8

清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面,类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式

清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后,最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃,还开源工具链。成果在多场景有应用潜力,晰见科技推动其产业化。

机器之心
算法论文8

GAIR Paper 106|追踪视觉 Token 的演化轨迹,实现无损压缩与 60% 推理加速|CVPR 2026

近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展,但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune,从演化视角衡量视觉Token重要性,保持性能无损同时降低60%推理成本。

AI科技评论
算法论文8

统一视觉多模态与多任务!快手可灵与港科大团队发布视频生成模型,加速真实世界理解

港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo,统一训练多种视觉模态,让模型更懂物理规律,视频生成更真实可控,还实现零样本泛化,在多任务表现优异。

量子位
算法论文8

ICLR 2026 | 当视频难以被表征:UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS,用生成式流匹配重构视觉感知范式

计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心,SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS,跳出传统桎梏,用生成式流匹配重构视觉感知范式,实现SOTA提升,还展现诸多优势,证明Flow Matching理论普适性。

机器之心
算法论文8

只用图像也能思考,强化学习造就推理模型新范式!复杂场景规划能力Max

现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息,会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式,以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力,实验显示其性能优于文本规划。

机器之心
产品应用8

DeepSeek睁开眼了!Opus-4.8的性能,1000张图不到20美分

DeepSeek首个多模态视觉模型deepseek-v4-flash-vision-exp上线DeepSeek API平台。文本能力与V4-Flash持平,多模态Agent能力逼近Opus-4.8,分析1000张图成本不到20美分,还上线免费Files API。

AIGC开放社区
算法论文8

浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V,全面评估 VLM数学推理能力

浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V,将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面,经三阶段构建。实验显示,现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显,为模型发展指明方向。

新智元
算法论文8

NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临

传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。

机器之心
产品应用7

关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解

文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算,发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标,导致异常,还给出GEMM Kernel性能分析建议。

GiantPandaLLM
产品应用7

干掉 90% 的 BI 工程师:自动生成 SQL、洞察、预测,连图表都帮你画好

介绍了基于LLM和RAG的结构化数据问答系统,它能将查询转化为SQL语句执行,生成数据图表及分析。其看板用法新颖,可进一步分析、预测,免去大部分BI工作,对非技术分析人员友好。

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