「无监督视觉推理」共找到 2605 篇相关文章
长视频生成可以回头看了!牛津提出「记忆增稳」,速度提升12倍
牛津大学团队提出VMem,把「看过什么」写进几何小片,用基于3D几何的记忆索引替代短窗上下文,实现「一致性更强、资源更省、速度更快」,实测速度比常规管线快约12倍。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf!清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’,具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限,清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf,提出混合式执行模式,设计灵活可扩展,在多方面表现出色。
ICCV 2025 | ECD:高质量合成图表数据集,提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体,先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集,规模大、质量高、风格多样,还设计合成流水线与评测基准ECDBench,为开源MLLM提供支持。
DeepSeek 官宣V3.1:迈向 Agent 时代的第一步!
DeepSeek 官宣发布 V3.1,称这是迈向 Agent 时代第一步。其有混合推理模式,Agent 能力全面进化,API 也全面升级,支持 Anthropic API 格式。还继续开源,9 月 5 日起调整价格,社区反响热烈。
X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。
突破Claude-4编程上限!自进化Agent框架拿下新SOTA,底模越好性能越高,已开源
中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架,突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程,在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA,已开源。
Omni-Effects:首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。
LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。
李开复入场Agent!零一万物推出“万仔”,直接对话CEO走独特“一把手工程打法”
今早,李开复宣布零一万物升级万智平台2.0并推出企业级Agent智能体。他指出AI Agent正重构企业架构,零一万物采用“一把手工程打法”,万智2.0有五大功能,还预计了AI Agent三个演进层级。
全球首个IMO金牌AI诞生!谷歌Gemini碾碎奥数神话,拿下35分震惊裁判
谷歌DeepMind官宣Gemini Deep Think在IMO获官方认证金牌,4.5小时解5题得35分。它用纯英语解题,结合并行思考与强化学习训练。谷歌后续将向部分测试者及订阅者推出模型,还公开了解题过程。