「语义空间解耦」共找到 746 篇相关文章
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
迎接「万物皆可RAG」时代：最新综述展示50多种多模态组合的巨大待探索空间
大模型常采用RAG技术，多模态崛起使RAG向MM - RAG发展。目前MM - RAG研究初级，华中科技大学等研究者发布综述，覆盖所有模态组合，剖析工作流，提供构建系统的一站式指南。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
Meta「分割一切」3.0曝光！技能语义分割加入概念提示，好好玩，要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割，能听懂人话，处理图片快，还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准，实验表现佳但也有局限。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。
AutoDev 预上下文引擎：预生成代码语义化信息，构建 AI 编程的知识基座
文章介绍 AutoDev 预上下文引擎，指出向量化代码检索性价比低，提出用预生成上下文提升 RAG 效果。Context Worker 能深度解析代码，支持多语言，使用简单，还可结合 MCP 服务获取上下文知识。
给文档质量"打分"：DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估（DIQA）是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像，缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型，补齐缺口。