搜索：视觉表征学习

「视觉表征学习」共找到 1963 篇相关文章

伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！

伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。

阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。

苹果在大模型领域常受挫，但计算机视觉研究是其强项。其研究团队提出 ATOKEN，这是首个能在主要视觉模态统一处理的分词器，兼顾重建质量与语义理解，成果朝通用视觉表征迈进一步。

INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架，让AI精准匹配不同视角下同一物体，实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型，已被ICCV 2025接收，代码开源。

深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。

多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。

强化学习教父理查德·萨顿认为人工智能发展已迷失方向，提出OaK架构回应探寻真正智能的需求。该架构是基于模型的强化学习架构，具备组件持续学习等特点，为通用人工智能指明路径，但面临持续学习和特征生成挑战。

大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。

多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架，让模型用代码处理视觉判断，在五个视觉基准测试达最优，其极简设计有效且泛化性强，代码已开源。

在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。