「视觉理解」共找到 1324 篇相关文章
前端同事看走眼了,这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新,集视觉理解、代码生成等能力于一体,提供四种使用模式,其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色,下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
ICLR 2026|原生多模态推理新范式ThinkMorph ,让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」,主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型,视觉推理平均提升 34.74%,多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash,还涌现新能力。
4万多名作者挤破头,CVPR 2025官方揭秘三大爆款主题, 你卷对方向了吗?
CVPR 2025 官方根据 4 万多名作者 13008 份投稿,总结出计算机视觉热门的三大方向,即基于多视角与传感器的 3D 技术、图像与视频合成、多模态学习(视觉、语言和推理),并介绍了各方向热门原因。
从检测到通用感知:构建空间智能的基础
本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享,分析语言与视觉原生模型架构区别,介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展,如Grounding DINO和DINO - X,还探讨其在多领域的应用和潜力。
CVPR 2026 | 还在为AI「鬼画符」发愁?TextPecker即插即用破解文字渲染难题
在生成式AI浪潮中,视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker,是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略,可适配主流生成器,提升视觉文本渲染性能,已被CVPR 2026接收。
杨植麟亲自发布,月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5,经约15万亿视觉与文本混合数据预训练,有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优,成本低于对手,还能提升办公生产力。
快手发布Keye-VL-1.5,同量级SoTA,让模型真正看懂视频!
近年来,多模态大语言模型兴起,但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5,通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新,实现视频理解突破,综合性能领先。
突破单token预测局限!南洋理工首次将多token预测引入微调,编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练,难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调(CAFT)技术,首次将多token预测引入微调,能让模型理解完整概念,多领域实验显示其可显著提升模型性能。
ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板?EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试,揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收,代码数据开源。实验表明,现有模型与人类专家差距大,视觉推理是核心瓶颈。
AI证伪百年数学猜想被打假!Lean证明惊现漏洞,哥大教授破防了
OpenAI新推理模型取得十项数学进展,如证明非Sofic群存在性等。哥伦比亚大学副教授Henry Yuen对其量子并行重复定理证明既兴奋又失望,因证明有AI味且难理解。此外,Lean证伪科拉兹猜想被指利用内核漏洞,专家提醒Lean验证有局限。