「上下文感知先验」共找到 976 篇相关文章
NeurIPS Spotlight|运动遮挡都不怕,0先验、一段视频精准预测相机参数
论文一作李放等为解决传统方法在动态场景预测相机参数的难题,提出 ROS - Cam 方法,涵盖补丁式跟踪滤波器、异常值感知联合优化、双阶段训练策略,代码即将开源。
最鲁棒的MLLM!港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型(MLLMs)在真实世界视觉退化下性能崩溃,制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral,提出显式结构化推理新范式,实现质量与鲁棒性双重突破。
轻量级开源AI多智能体框架!智能路由+上下文管理,前后端接口支持!
随着多智能体系统成对话式AI新趋势,GitHub现轻量级高灵活性多AI智能体协调框架Agent - Squad,它能实现多智能体协作、路由和上下文共享,支持双语言,部署灵活,功能强大且安装友好。
「被动感知」到「理解接触」!它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型
它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉,通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力,实验表现优。
ICML 2025 | M+框架来了,增加LLM隐空间记忆,不再受上下文窗口限制
本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架,在MemoryLLM之上,将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+,显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题,为下一代语言模型提供支撑。
马斯克将用最强Grok 5,挑战LOL最强战队T1!
马斯克让Grok 5戴「纯视觉感知」与「拟人延迟」镣铐挑战LOL传奇战队T1。这是终极图灵测试,AI像人一样感知与推理。对决为特斯拉Optimus练兵,若AI看懂团战,就能理解现实世界。
普通人也能用得上的 Context Engineering 技巧
现在讨论Context Engineering大多关注高级AI Agent,对普通用户实用性不强。本文总结普通人用AI时的上下文工程技巧,如用更少、更准确的上下文控制输出,从精简和准确两方面展开阐述。
TPAMI | DC-SAM:打破SAM交互限制,基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文,提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分,实验在多基准测试获 SOTA 性能,为视觉大模型落地提供方案。
CVPR2026满分论文:Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS,面向基于MLP的结构化3D高斯溅射,用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用,在遮挡密集场景实现渲染加速,画质与速度均优。
夜间感知新突破!北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中,传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet,以红外为主,用质量感知机制控制RGB引导,在多数据集取得强竞争力结果。