「视觉感知RAG」共找到 1116 篇相关文章
港大开源视频版RAG,像聊天一样看完百小时纪录片。
港大HKUDS团队开源超长视频理解框架VideoRAG,突破传统模型时长限制,支持对数百小时视频精准检索和问答。还有桌面应用Vimo,使用简单高效。介绍了其切片索引、混合检索、生成回答的实现逻辑。
创新中心| AI视觉创意不再拼“出图快”,而是拼“人味浓”?
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区,是推动影视制作基地建设的举措。由多方参与,首创郎园运营,提供六大服务平台,截至2025年8月汇聚60余家伙伴。首创郎园拓展能力,项目延伸多地。
千卡集群破壁之道:vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长,但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲,结合 LLaVA 和 DiT 模型实践,解析优化策略,分享提升训练效率与稳定性的经验,还展望了 AI Infra 未来。
【明日开幕】山洋平个展《风铎》,观一场视觉风动|三影堂厦门
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%,RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆,每次对话像白纸。Hindsight(vectorize-io/hindsight)有8500+ star,是仿生记忆系统,分三层记忆,检索系统TEMPR四路并发,在测试中成绩优异,且上手简单,能让Agent从经验学习。
具身导航:感知推理是上帝,还是执行控制是命门?| GAIR Live 023期预告
具身导航正从‘几何避障’向‘空间智能’跨越,当前领域经历范式变革。GAIR Live 023期线上圆桌将聚焦其前沿进展与落地问题,邀请两位专家拆解底层逻辑,还给出了核心议题、讨论精华预览及参与方式。
腾讯网关TGW:用户无感知快速迁移及故障自愈能力 | USENIX ATC '25
腾讯与清华联合论文入选USENIX ATC '25,阐述稳定运行多年的TGW网关架构,展示无损迁移、故障自愈及定位系统。该架构应对业务流量挑战,有高性能、高可用等特性,还分享运营经验。
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。
让记忆学会“进化”:探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL,提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法,使 LLM Agent 能判断记忆价值,检索高价值经验,提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
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。