「双视觉编码器架构」共找到 2419 篇相关文章
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff，使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff，将物理约束与强化学习结合，解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感，实验表明在多数据集上超现有方法，降低物理运动误差。
2027年至少营收1万亿美元！龙虾就是新操作系统丨黄仁勋GTC万字实录
2026年3月16日英伟达GTC大会上，黄仁勋阐述英伟达从芯片公司向AI基础设施和工厂公司的蜕变，给出强劲业绩预期，介绍“Token工厂经济学”，还展示新系统、技术，提及AI软件和生态革命等。
2026 年，万物皆 Coding Agent 的平台工程新范式（A2A / ACP / MCP / Skill）
过去 DevOps 工具链复杂，如今 AI 重塑其为 Coding Agent。借助 A2A、ACP、MCP 和 Skill，可构建 Agent 网络。文章分析平台工程演进，介绍相关协议，对比编排模式，还给出 Routa 编排架构实践参考。
ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。
微软重磅开源！22K星的 VibeVoice 再添新成员，60分钟音频 ASR 端到端统一输出！
现在的 ASR 模型处理长音频存在断章取义、说话人错乱等问题。微软开源 VibeVoice-ASR，可一次性处理 60 分钟音频，实现“三位一体”输出，补齐 VibeVoice 生态，还介绍了特点、架构、使用方法与应用场景。
一夜爆火，Clawdbot是否才是真正的AI入口产品？
文章介绍近期在GitHub爆火的开源项目Clawdbot，它是运行在本地设备、有“手脚”和“记忆”的AI智能体。还分享部署方案，从产品层面分析其特点，最后提醒安全风险。
瑞幸背后的芯片，藏不住了
瑞幸咖啡背后的边缘侧AI需算力就近部署，芯片是关键，其采用了天数智芯的彤央系列边端算力产品。该系列发布四款新品，覆盖不同部署需求，还在多行业落地，天数智芯更有云端超越英伟达的野心。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集：西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷，检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
把RoPE扔掉，AI更能看懂长上下文！Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。