「少样本目标检测」共找到 931 篇相关文章
超级AI云,未来10年阿里云的核心战略 | 甲子光年
9月24日,阿里云CEO吴泳铭在云栖大会给出发展方向,要成全栈人工智能服务商。其All in AI,构建云基础设施、开源通义千问、布局Agent应用,按三阶段演进路线迈向ASI,还将加大投入提升数据中心能耗。
「只参与,不参赛」奖牌数却仅次于宇树,这个幕后玩家如何做到的?
2025年世界人形机器人运动会,宇树科技获奖最多,没参赛的加速进化T1获奖牌数排第三。这家新公司选不同发展路径,重产品与生态,技术应用于多场景,有望成行业‘苹果’。
刚刚,Claude Code推出自动安全审查功能,顺便干掉了10家安全创业
Claude Code推出自动化安全审查功能,有 `/security-review` 命令和GitHub Actions集成两大核心能力,能检测多种漏洞,与传统SAST工具比优势明显,还能解释问题并提供修复建议。
训练数据爆减至1/1200!清华&生数发布国产视频具身基座模型,高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型,首次让通用视频大模型长出‘手脚’,实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛,突破跨本体泛化困境,为服务机器人应用奠定基础。
一个重要的发布被忽略!Decart发布实时“Sora”,直播/游戏业迎来新变革
Decart推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD,基于独创的“实时流扩散”技术。其响应时间低于40毫秒,攻克了“错误累积”和实现实时响应两大难题,还计划拓展应用及升级功能。
刚刚,何恺明官宣入职谷歌DeepMind!
AI大神何恺明正式入职谷歌DeepMind担任杰出科学家,同时保留MIT终身副教授身份。他因提出ResNet名震江湖,研究成果多且获奖无数,今年也成果不断,将助力DeepMind的AGI目标。
谷歌发布本地具身智能模型!全程无联网执行精细操作,从人形机器人到工业机器人全覆盖
Google DeepMind团队发布可本地运行的视觉 - 语言 - 动作模型Gemini Robotics On - Device,它能离线运行,操作能力强,可在多种机器人本体部署,解决网络问题,性能、适应能力出色,还开放了SDK。
LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍
新智元报道,NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」(DnD),它基于提示词生成模型参数,无需微调适应任务,效率最高提升12000倍,零样本泛化能力出色。
Qwen2.5VL又多一个娱乐场景,看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战,讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路,含核心技术,还给出实战代码及相关链接。
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架,利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能,含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段,实验验证其在多场景的有效性。