「3D视觉问答数据集」共找到 3060 篇相关文章
面向6G环境感知通信！西电开源3Dx3D无线电地图数据集与生成式基准框架
面向6G，西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D，弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
Gemini 3预训练负责人警告：模型战已从算法转向工程化！合成数据成代际跃迁核心，谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”，Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出，谷歌转向“做系统”，AI进入“数据有限”阶段，合成数据等构成未来进化路径，还分享了预训练热点与挑战。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
VQA高分是在看图，还是在记答案？ReKey只更新决定答案的那一小块
视觉问答模型准确率提升，但高分可能源于记忆。浙江大学等团队提出 ReKey，保留真实场景，只更新决定答案的视觉线索，使评测面向未见过内容，且多数环节可自动完成。
Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。
72天，从0到千万小时产能，这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道？
觅蜂科技成立72天亮出破局方案，推出MEgo系列无本体数据采集硬件，同步发布数据服务平台、治理引擎，启动蜂巢数据共创行动，与多家头部企业合作，欲解决具身智能数据难题。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码！Visual ARFT实现多模态智能体能力
上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT，让视觉语言模型有「工具智能体」能力，还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务，团队构建 MAT-Bench 评测，其在多任务超 GPT-4o。