「视觉自监督学习」共找到 1999 篇相关文章
ICLR 2026 Workshop二轮征稿开启:聚焦终身智能体的学习、对齐、演化
人工智能进入转折点,AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 会议期间的 Lifelong Agent Workshop 将深入探讨相关问题,推动终身智能体研究范式,现开启二轮征稿。
Agentic-KGR:通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点,如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升,还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
创新中心| AI视觉创意不再拼“出图快”,而是拼“人味浓”?
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区,是推动影视制作基地建设的举措。由多方参与,首创郎园运营,提供六大服务平台,截至2025年8月汇聚60余家伙伴。首创郎园拓展能力,项目延伸多地。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误?详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定,因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法,从序列维度计算梯度,解决了MoE模型RL训练的稳定性问题,在Qwen3上效率更高。
千卡集群破壁之道:vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长,但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲,结合 LLaVA 和 DiT 模型实践,解析优化策略,分享提升训练效率与稳定性的经验,还展望了 AI Infra 未来。
谷歌、OpenAI集体翻车!Anthropic:你训练的Agent,正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文,提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现,主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类,还设计模拟场景验证,如敲诈、泄密等,简单安全指令难以完全阻止有害行为。
不是视频模型“学习”慢,而是LLM走捷径|18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出,为何语言模型从预测下一词中学到很多,视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理,像在“柏拉图洞穴”中,还探讨了AI走出困境的方法。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性,生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学(深圳)等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法,无需额外训练生成模型,通过两阶段策略扩展训练数据,提升三维检测模型鲁棒性,代码已开源。
【明日开幕】山洋平个展《风铎》,观一场视觉风动|三影堂厦门
人工智能研究者如何意外发现:我们对“学习”的理解,可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合,而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模,出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因,还重新定义了‘智能’,揭示科学进步规律。