「视觉表征学习」共找到 1969 篇相关文章
大模型赋能的具身智能:自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径,但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习,还将‘World Model’纳入统一框架,为研究者提供路线图。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统,Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统,创新性融合多模态传感器信息,构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心,有全编码和适配融合优势,经实验验证性能优,推动机器人迈向通用感知时代。
中科院甩出多模态“核弹”!类GPT-4o多模态模型开源!支持语言-视觉-语音任意组合交互!
中国科学院计算技术研究所(ICTNLP)开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni,支持文本、视觉和语音任意组合交互,核心是高效模态对齐技术,少量多模态数据即可训练,有多种使用场景。
挑战扩散自回归统治!字节提出视觉生成第三种路线,让模型像人类一样边画边改
五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型,其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改,解决了现有模型的问题,在多项基准测试中刷新SOTA记录。
全球强化学习+VLA范式,PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文,指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点,重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果,揭示VLA在线强化学习前景。
告别评估乱象!首个视觉解释综合性基准发布,附人类真值 | KDD'25
埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench,构建8个任务的数据集,提供标准化评估流程与开源工具包,解决评估缺乏标准等问题,推动可解释AI向可靠、透明发展。
智能流体力学专题研讨会特邀报告2|肖恒:turbX——基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模
2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行,智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉研究进展。本次聚焦《turbX:基于多目标学习的通用数据驱动湍流建模》报告,研究来自斯图加特大学相关机构。
看完Kimi K2.5技术报告,它的视觉Agentic真给我惊到了
Moonshot AI发布Kimi K2.5技术报告,该模型将文本和视觉打通,有并行执行的智能体集群系统。它采用Joint Training,提出“Zero-Vision SFT”,用MoonViT - 3D处理图像和视频,开源后受欢迎,展示通用智能体可能。
前Meta大神创业,用强化学习打造PokeeResearch-7B模型,刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型,用基于AI反馈的强化学习和推理框架,在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立,产品可打通多应用,已获融资并公开测试。
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。