视觉错觉图」共找到 897 篇相关文章

新闻资讯8

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。

花叔
开源动态7

实测最新开源的DeepSeek-OCR后,我有些不一样的看法,有些话可能只有我敢说

实测最新开源的DeepSeek - OCR,它并非传统OCR,不适用于传统场景。其最大意义是解决大模型上下文长度问题,通过文字片压缩解压提高处理速度。模型功能多样,是让AI看思考的新思路。

开源AI项目落地
产品应用8

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。

腾讯技术工程
算法论文8

多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」,需用一个公式修正丨上大×南开

上海大学曾丹团队研究发现,主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响,直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏,集成到多种剪枝方法,提升了模型性能。

量子位
产品应用7

Thinking Machines首款产品重大更新:K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了

由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户,还可微调Kimi K2 Thinking,新增兼容OpenAI API接口,支持Qwen3 - VL视觉输入,降低模型训练门槛。

机器之心
算法论文8

PixelRefer :让AI从“看大”走向“看懂每个对象”

多模态大模型多停留在整体场景级理解,现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架,可实现精细视觉指代与推理,在多项任务表现领先,轻量版性能优,还开源两类数据集。

机器之心
新闻资讯7

ClockBench:一个简单的钟表测试让AI全线溃败

ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间,人类平均准确率89.1%,最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差,却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷,对评估有启发。

AI工程化
推荐文章7

Prompt 两则

作者李继刚分享画 Prompt 两则。因 Gemini Nano banana pro 画风格太‘AI’,提出注入指定风格解腻,介绍了生成 Swiss 风格《鬼灭之刃》继国缘一战斗特写及日系下雪天初恋男女操场玩闹写真海报的具体要求。

李继刚
开源动态8

百度Qianfan-VL开源,纯国产自研昆仑芯跑出世界一流

百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL,有3B、8B和70B三个版本,在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强,OCR和教育场景表现突出,跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优,模型训练方法创新。

AIGC开放社区
算法论文8

ECCV 2026 | 一段视频,重建一个可仿真的动态世界

机器人走出实验室后,训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成,被ECCV 2026接收。它从单目视频出发,输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh,串联视觉基础模型完成流水线工作,能用于物理仿真。

机器之心