「视觉压缩」共找到 824 篇相关文章
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
击败PI！星动纪元登顶具身奥林匹克，狂揽三项全球冠军
在具身灵巧操作奥林匹克赛事Benjie’s Olympics中，中国具身智能公司星动纪元斩获三项全球第一，超越美国明星公司PI。其自研VLA具身模型优势显著，且已在多领域落地应用。
极客大神构建了LLM架构画廊，AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery，将复杂模型结构化繁为简，引发技术圈讨论，AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强，展示模型架构图及核心参数，源数据开源。
彻底告别VE与VAE！商汤硬核重构多模态：砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify，这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构，砍掉VE和VAE，用混合变换器架构打通视觉与语言能力，提升数据与算力利用效率，为跨模态智能系统奠基。
黑马图像模型被Nano Banana技术负责人点赞！15人华人小队，DDIM之父&CVPR最佳论文作者带队
Luma AI推出全新图像模型Uni - 1，对标谷歌Nano Banana Pro和GPT Image 1.5。它是统一图像理解与生成模型，多项评测表现出色。背后是不到15人的华人团队，由DDIM之父和CVPR最佳论文作者带队。
超越 VTM-RA！快手双向智能视频编码器BRHVC亮相NeurIPS2025
视频编码中双向编码潜力待挖掘，快手音视频技术团队提出BRHVC方法，解决长跨度帧运动处理和参考贡献不平衡问题，其成果被NeurIPS 2025录用，在压缩性能上超越VTM - RA编码。
Thinking with Video：一种全新的思考范式
在人工智能领域，‘用文本思考’和‘用图像思考’存在局限。复旦大学等团队提出‘用视频思考’范式，通过视频生成模型统一文本与视觉推理，构建VideoThinkBench基准测试Sora - 2，全面解读这一开创性工作。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
硅谷的「十万大裁员」：Meta按代码量裁员
2025年，AI浪潮席卷硅谷，引发新一轮裁员潮。从互联网巨头到初创企业，纷纷边裁边招，将资源转向前沿大模型。基层岗位被自动化压缩，顶尖AI人才需求飙升，裁员是职位版图重塑的前奏。