「视觉感知RAG」共找到 1115 篇相关文章
GAG:超越RAG,无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景,主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案,无需检索、固定底座、单Token、即插即用,实验显示效果佳,也指出跨域组合等局限。
南京艺术学院人工智能与计算机视觉算法创新设计成果展示
南京艺术学院‘人工智能与计算机视觉算法创新设计工作坊’汇集师生与专家成果,涵盖多种艺术形式。学生学习多技术完成跨媒体作品,如以《大闹天宫》为蓝本的交互装置,还有探索情绪、文化等主题的作品。
屏下光谱颜色传感技术:开启环境智能感知的新纪元
智能机流行带来蓝光伤眼问题,手机屏幕技术变革,引入屏下光谱传感。艾迈斯欧司朗举办论坛分享成果,其开发的OLED屏下光谱颜色传感器,能精准重构XYZ响应,解决行业难题,获多方认可。
360发布全球最强视觉语言对齐模型!榜单全面领先!
360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型,几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语,团队还提出新中文多模态评测基准。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。
刚刚,Figure 03人形机器人登场,能感知一枚回形针重量
Figure 03是初创公司Figure发布的第三代人形机器人,能做家务、胜任服务类工作,指尖可感知3克力。它配备新传感器和手部系统,为家庭设计,实现无线自主运行,也为量产和商业应用做了诸多优化。
视觉优势还是语义依赖?揭秘 DeepSeek-OCR 高压缩率背后的真相
中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR,通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验,准确率暴跌;下游任务推理崩塌,长文本处理也有瓶颈。
具身智能空间视觉死穴,终于被最新顶会彻底解决!
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式,提出层次化数据解耦策略,该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
AI读不懂文档结构?计算所重构Agentic RAG文档推理能力
大语言模型工具使用能力推动RAG进化,现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead,将文档结构转化为坐标系统,用两大工具协同实现类人推理,在多数据集验证效果显著。
Multi-Agent记忆系统MIRIX:比RAG性能飙升35%,存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限,MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成,支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异,为记忆增强型LLM智能体设新标准。