「南洋理工大学 S-Lab 团队」共找到 3823 篇相关文章
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」:VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架,引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现,实验效果超现有方法,还展示视频推理与生成的潜在趋势,为多模态模型协作提供范例。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。
完全透明开源的共情语音大模型,三阶段训练,四大模块实现端到端对话 | 紫东太初联合长城汽车开源OpenS2S
GPT - 4o、Gemini等顶级语音模型闭源,紫东太初团队联合长城汽车AI Lab开源端到端共情语音语言大模型OpenS2S,提供构建共情语音系统新范式,开源所有核心资源,还介绍了技术方案、数据构建及训练流程等。
直接从像素到单词:这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型,挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式,直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色,尤其空间智能突出,但在OCR等方面有短板,展现原生多模态建模潜力。
头号玩家照进现实!NTU发布世界模型交互新范式,攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World,让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导,用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动,实现闭环持续交互,基于单目视频全自动标注,为AR、机器人交互铺路。
吴恩达来信:与小团队更适配的“通才”人才
吴恩达指出AI原生软件工程团队与传统团队运作不同,使用编程智能体构建产品更快,也带来运营变化。团队要应对项目管理、设计、营销、合规等瓶颈,‘通才型人才’在小团队更具优势。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。
流式意图检测+永久记忆,NUS&NTU发布Pask:把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask,采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构,实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块,经测试效果良好。
图片生成仿真!这个AI让3D资产「开箱即用」,直接赋能机器人训练
南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything,首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产,在多项测试中表现优异,有望推动3D重建范式转变。
无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》,提出 SVG 框架,用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE,解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。