「视觉精准度」共找到 1231 篇相关文章
西湖大学张驰团队:从视觉合成到空间理解,视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟,但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文,将问题落回推理阶段,让相机轨迹成约束条件,推进视频生成到三维结构约束建模。
ACL 2025杰出论文!用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量(CSV)解决验证损失与下游任务能力脱节问题,实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架,指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS,依托U-Net,只需1 - 3张训练样本,单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注,突破现有方法局限,在主流数据集上超越SOTA。
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。
精准调控大模型生成与推理!浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”
ACL 2025中选论文里,浙大与腾讯联合团队提出STA方法,深入模型内部分析神经元激活模式,干预关键神经元,抑制有害行为、保留通用性能,还在多模型实验验证效果,并将部分方法开源。
DiffMoE:动态Token选择助力扩散模型性能飞跃,快手&清华团队打造视觉生成新标杆!
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE,通过创新的动态token选择机制和全局token池设计,拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明,DiffMoE在多方面超越现有模型,未来集成先进技术或有新增益。
Claude实名认证引众怒!强制验证是为了更精准封号,Opus自己都看不下去
Claude新规则要求实名认证,引发网友不满。身份验证并非继续使用服务的通行证,反成封号预警。15岁天才程序员因未成年被封账号,Claude Opus 4.6也否定自家KYC规则。
百度“龙虾” 全家桶亮相,多款龙虾产品上新,家用小度虾也来了
3月17日百度AIDAY龙虾专场,百度“龙虾”全家桶亮相,多款产品上新。百度集团沈抖谈OpenClaw趋势,还推出桌面AI智能体DuMate、“家用小龙虾”等,多个Skills也发布,持续降低体验门槛。
大模型“精细化”对齐,真实性提升25.8%刷新SOTA!token级精准编辑,无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法,从token层面解决传统表征编辑技术问题,无需训练、即插即用,在多个对齐维度显著提升,如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
VLM会描述视频,却未必用对参考图:RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner,强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数;还构建 MRVBench 评测基准,实验显示其表现优异。