「图像级推理」共找到 3156 篇相关文章
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
未来智能完成亿元级A轮融资，蚂蚁集团领投、启明创投超额跟投年内连获三轮融资！未来智能A轮再获亿元级资金助力
10月13日，AI硬件公司未来智能完成亿元级A轮融资，由蚂蚁集团领投、启明创投超额跟投。本轮融资用于丰富产品矩阵、拓展海外市场、探索前沿技术。该公司聚焦办公场景，产品功能不断进阶，已实现盈利且海外市场增长显著。
图像、视频一模搞定！字节全能原生多模态本地可部署
字节开源原生多模态模型Lance，仅3B激活参数，40G显存就能跑，已登顶huggingface趋势榜。它能进行图像与视频的理解、生成、编辑等操作，在多个基准测试中表现优异，多项性能居首。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
DeepSeek秘密造芯！专攻推理，一年前已启动，招聘全程不公开
路透社消息，凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片，定位推理，项目约一年前启动，现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势，虽挑战大，但DeepSeek有资金支撑。