「视觉感知」共找到 908 篇相关文章
首个地球科学智能体Earth-Agent来了,解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化,利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估,其在多方面表现出色,未来发展前景广阔。
ICCV 2025 | ECD:高质量合成图表数据集,提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体,先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集,规模大、质量高、风格多样,还设计合成流水线与评测基准ECDBench,为开源MLLM提供支持。
X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。
LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。
ICLR 2025新成果:文档检索“降本增效”,从此“开挂”
传统文档检索系统处理视觉信息丰富的文档存在瓶颈,ColPali方法直接从文档页面图像生成多向量嵌入,简化流程、提高性能、降低延迟。ColQwen - Omni在其架构上扩展到图文+音频多模态匹配。
ACL 2025 Oral | 你的模型评测搭子上线:Evaluation Agent懂你更懂AI
上海人工智能实验室与新加坡南洋理工大学合作研发 Evaluation Agent,它能按需评估视觉生成模型,有可定制、高效率等优势。框架分提案和执行两阶段,评估结果佳,未来将拓展功能。
一个md文件收获超400 star,这份综述分四大范式全面解析了3D场景生成
南洋理工大学研究者发表《3D Scene Generation: A Survey》综述,系统归纳300+篇论文,将3D场景生成方法分四大范式解析,还总结应用,探讨挑战与未来方向,如保真度提升、引入物理约束等。
谷歌之后,英伟达入局扩散大语言模型,Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
大语言模型领域,推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力,但开源扩散LLM推理慢。近日,NVIDIA等推出Fast - dLLM,无需训练即插即用,推理速度狂飙27.6倍,兼顾速度与精度。
字节扣子空间上新一键转播客功能,现在我们真成同事了|甲子光年
5月27日,字节跳动旗下AI协同办公平台扣子空间新增播客功能。其播客音频生成功能让AI从‘说什么’跨越到‘怎么说’,适用于多场景。扣子空间还具备跨模态协作等能力,引入MCP协议,免费开放核心功能。
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练,在图像理解和生成任务表现出色,指令微调效果显著。