「视觉因果流」共找到 830 篇相关文章
机器人看不清，蚂蚁给治好了
天下苦机器人看不清透明和反光物体久矣，问题出在深度相机。蚂蚁集团具身智能公司蚂蚁灵波开源深度视觉模型LingBot - Depth，无需换硬件，用创新算法和大量数据提升性能，还将开源数据集。
AI优质信息源整理：高质量网站、博主与Twitter资源推荐
文章整理了AI优质信息源，介绍Twitter在AI浪潮中的重要性及筛选优质信息流方法，还列举知乎、B站等平台，以及资讯平台、网站、播客、博客等资源，给出挑选标准和了解领域的技巧。
智谱AI发布桌面Agent，轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架，旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI，采用分布式训练，引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼，虽有视觉感知等挑战，但意义重大。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
Prompt | 人生金句炼金术师
作者分享“人生金句炼金术师”提示词，用其将平凡瞬间转化为哲理金句，如“想减肥没开始”“等红绿灯”等场景。给出不同风格卡片提示词，实测Gemini 2.5 Pro效果更好，还介绍了动态视觉图谱提示词。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
顶级邪修再战 Nano Banana Pro ，超多玩法，太猛了这玩意！
谷歌发布 Nano Banana Pro 模型，将图片模型能力推向顶峰，支持中文。它能生成准确视觉内容、多语言文本，可混合多元素，支持多分辨率。经测试，其各方面表现出色，应用场景丰富，版权限制宽松，三方应用和谷歌官方均可使用。
Claude Opus 4.7发布！这是你在别的公众号看不到的五个发现
Anthropic发布Claude Opus 4.7，编码和视觉能力提升，但长上下文能力下降。其231页的System Card藏着不少有趣发现，如Opus 4.7非最强模型、Claude知道被测试、模型审查自身评估等。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。