「反事实图像」共找到 666 篇相关文章
最强多模态模型也拿不到30分?DeepImageSearch定义相册搜索新范式,开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式,将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench,用ImageSeeker框架评测主流模型,结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D:面向真实物理世界的3D资产生成范式
论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成,提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL,还提出 3D 生成框架 PhysXGen,实现从图像到真实 3D 资产的生成。
时隔六年,OpenAI 为什么再次开源?
OpenAI发布两款开源纯文本推理模型,时隔六年再次开源。其gpt - oss - 120b性能与o4 mini相当,成本降超10倍。此次开源有战略考量,或是为构建生态、吸引企业,也反映出其对自身价值定位更清晰。
100年后 K8s 还会存在吗?创始人 Brendan Burns:它将像 Linux 一样消失在 AI 之下
Kubernetes联合创始人Brendan Burns在访谈中回顾其诞生背景,指出Google开源K8s是为掌握技术演进主导权。他认为K8s虽成事实标准,但也有上限,未来或如Linux般成底层系统,100年后难原封不动存在。
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,利用图像引导生成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。
GAIR 2025 世界模型分论坛:从通用感知到视频、物理世界模型的百家争鸣
第八届GAIR全球人工智能与机器人大会世界模型分论坛上,五位青年学者围绕世界模型展开精彩演讲,话题涵盖通用感知、三维技术等。他们的研究为世界模型领域带来不同启发,目前该领域研究尚处起步阶段,共识未形成。
从大厂设计师到超级一人公司:6000字回顾我和AI的2025
作者回顾2025年,身份从大厂设计师变为自由职业者,用AI加持做超级一人公司。自媒体上各平台粉丝量增长,开始做视频;社群活动帮创业者和会员;创作涵盖Vibe Coding、Agent、图像视频等;还介绍合作产品,展望2026年AI趋势。
3D-R1重塑三维视觉语言推理!让三维交互更智能
近年来,视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破,但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型,它基于新数据集和策略构建,有强多任务三维理解能力,不过也存在进步空间。
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
分割一切并不够,还要3D重建一切,SAM 3D来了
深夜 Meta 重大更新,上线 SAM 3D、SAM 3。SAM 3D 含物体与场景重建、人体形状与姿态估计两模型,能将 2D 图转 3D 重建结果。SAM 3 可检测、分割与跟踪图像视频物体。Meta 开放模型权重与代码,推体验平台。