「像素级视觉世界模型」共找到 1534 篇相关文章
成果三年两登Nature封面,这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化,重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息,构建互补通路,团队还研究算法融合信息,目前芯片进展良好。
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
让大模型“边看边改”,视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026
复旦、创智联合推出RSAgent,让多模态大模型通过多轮工具调用生成准确掩码,解决视觉分割难题。该工作入选ICML 2026,实验显示其在多个测试集上表现领先,还展示了从‘看图问答’到‘视觉行动’的路径。
世界模型的DeepSeek时刻!魔芯Flash World Model降本70%,跑出50FPS实时交互
魔芯科技发布全球首个超高帧率交互式世界模型 MoWorld,无需高端 GPU,实现影视级画质、50 FPS 实时交互,降本 70%。其技术架构先进,产业化路径清晰,获过亿美元融资。
超脑未来WorldDreamer V4横扫多个权威榜单,世界模型进入群体智能时代
超脑未来发布 WorldDreamer V4,它以多智能体为基本单位,具多种核心能力。采用新预训练架构,引入 Masked Agent Modeling,用共享隐式世界状态带来新协同范式,还在多权威榜单领先。
港中文 MMlab×美团新研究:仅用一个模型,应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型,将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式,通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳,为通用视觉推理模型提供参考。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力,告别文本中心训练,无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中,现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw,将拼图任务用于后训练,让模型不依赖标注强化视觉感知与理解,在图片、视频和3D模态验证有效。
CVPR 2025 Tutorial:从视频生成到世界模型 | MMLab@NTU团队&快手可灵等联合呈现
图像生成普及,视频生成也有高质量发展,可灵、Sora等模型不断拓宽边界。CVPR 2025 Tutorial将探讨视频生成能否成世界模型桥梁、具身智能核心能力等问题,汇聚一线研究者分享。
DeepSeek视觉原语论文:当所有人在堆图像分辨率时,它在堆「指代精度」!
4月30日DeepSeek发布多模态论文,核心是“视觉原语”,让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的,但补课方式反共识,不堆分辨率堆指代精度,效率高,拓扑推理成绩领先。
Yann LeCun非生成世界模型前瞻:开年三篇论文展示JEPA工程化拐点
2026年Yann LeCun团队3篇论文展示基于JEPA框架的非生成世界模型工程化拐点。Rectified LpJEPA让表示更省力,GRASP将长时域规划并行求解,EB - JEPA把方法写成代码,为非生成式世界模型提供技术路线。