「实例级上下文理解」共找到 1465 篇相关文章
ECCV 2026 | 一段视频,重建一个可仿真的动态世界
机器人走出实验室后,训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成,被ECCV 2026接收。它从单目视频出发,输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh,串联视觉基础模型完成流水线工作,能用于物理仿真。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述,LLM化身数据分析师,让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差,大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述,回顾演进,提出新范式,总结关键技术、趋势及挑战,推动通用数据分析智能体发展。
Meta「分割一切」3.0曝光!技能语义分割加入概念提示,好好玩,要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割,能听懂人话,处理图片快,还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准,实验表现佳但也有局限。
VL-LN Bench:模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench,模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线,依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现,但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
LeCun世界模型:48倍规划速度,单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型,仅靠两条数学规则,让机器几小时学会物理运转逻辑,动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈,单卡训练,在多环境测试表现出色,还展现对物理法则的深刻理解。
对标GPT-4o和香蕉!浙大开源ContextGen:布局身份协同新SOTA
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架,攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构,用双重注意力机制实现布局精准锚定与身份高保真隔离,在基准测试中超越开源SOTA模型,对标GPT - 4o等闭源系统。
Moxt 实测:把你的组织,折叠进一堆文件夹
作者实测 Moxt 后发现,它能解决 AI 产品上下文散且脏的问题,提供工作空间,让 AI 在原生格式工作;用户可创建专属 AI,还能精简 Context。此外,它支持技能组合、定时任务等,输出拓展到视觉形态。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态,产生幻觉,超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统,阐述Agent记忆四层演化及每层问题,推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
快手在 AI 上,渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5,参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景,视频理解能力强,能与业务结合,提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。