「视触觉融合」共找到 556 篇相关文章
POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。
知名机器人专家喊话：投人形机器人初创公司的数十亿美元，正在打水漂
知名机器人专家罗德尼・布鲁克斯质疑特斯拉、Figure等公司技术路线，称让机器人看人类视频学操作是‘空想’。他指出触觉数据无技术积累、安全有隐患，预测成功‘人形’机器人未来将大不同，投资难量产。
腾讯张正友：具身智能必须回答的三个「真问题」
7月27日，腾讯发布具身智能开放平台Tairos。发布会后，腾讯张正友剖析战略选择背后的三个核心问题：架构上主张分层架构；认为具身智能第一性原理是身脑融合；强调要为长远目标放弃短期商业利益。
全能高手&科学明星，上海AI实验室开源发布『书生』科学多模态大模型Intern-S1 | WAIC 2025
7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源科学多模态大模型Intern-S1。它融合多学科知识，首创跨模态科学解析引擎，在多学科任务上超越顶尖闭源模型，还支撑构建了多智能体系统。
9月全球值得一看的24件新媒体艺术作品
MANA平台9月分享24件全球新媒体艺术作品，涵盖12个国家，有创意反诈短片、未来零售空间、多媒体舞台等，涉及AI、混合现实等技术，展现艺术与科技融合，还开启投票助力创作者。
Meta再推WorldGen，简单一句话，竟「盖」出50×50米一座城
Meta推出WorldGen，可根据文本提示生成可探索的3D世界。它融合多项技术，能生成50×50米完整纹理化场景，保持风格与几何一致。虽处于研究阶段，但成果可兼容主流游戏引擎，有降本增效潜力。
哈萨比斯：DeepMind才是Scaling Law发现者，现在也没看到瓶颈
哈萨比斯在Axios AI+峰会上称Scaling Law最早由DeepMind发现，靠它可能达成AGI，还预测未来12个月AI发展，如多模态融合、视觉智能突破等，且Gemini目标是成通用助手。
Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文：从一张照片，逆推一个世界｜IJCAI 2026
8月20日，斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象，物理结构才是因果，提出以物理代码为桥，融合基础模型泛化力与物理模拟因果性，构建视觉与物理智能。