「视觉理解」共找到 1300 篇相关文章
用了飞书aily新功能，我终于理解什么叫“AI不是聊天，是干活”
作者黄叔体验飞书 aily 工作助手的“任务模式”后赞不绝口。该模式能异步工作、深度结合飞书生态，可像数字员工一样交付多种成果，如竞品报告、网页、海报、播客等，虽有不足但非常实用。
从 LLM 到 World Model：为什么我们需要能理解并操作世界的空间智能？
文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能，构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs，11 月推出 3D 世界生成模型 Marble，本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十二】｜位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感，引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE，还提及为让模型处理长文本，在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
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。
企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。
SIGCOMM 2026 | 从「人眼看视频」到「AI理解视频」：北大提出面向AI的实时通信框架Artic
AI 正从「文字聊天」走向「边看边聊」，传统实时视频通信难以满足需求。北大团队提出 Artic 框架，重构码率自适应等，实验显示其能显著提升准确率、降低延迟。
ICLR 2026 | 7B小模型干翻GPT-5？AdaResoner实现Agentic Vision的主动「视觉工具思考」
文章介绍了AdaResoner模型，它学会‘何时用工具’，在拼图推理上击败GPT - 5。Google为Gemini 3 Flash引入‘Agentic Vision’，与AdaResoner殊途同归。AdaResoner有独特训练方法，提升小模型性能。
华为开源7B多模态模型，视觉定位和OCR能力出色，你的昇腾端侧“新甜点”来了
华为推出开源多模态模型openPangu-VL-7B，适配昇腾端侧。它推理性能性价比高，在多核心任务表现突出，技术报告还披露核心技术细节，为昇腾使用者带来新选择，丰富昇腾生态。