「动态视觉伺服系统」共找到 994 篇相关文章
端到端智驾新SOTA | KnowVal:懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal,通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱,有价值模型用于轨迹规划,实验在多基准测试表现佳,还通过定性分析验证效果。
告别「一条路走到黑」:通过自我纠错,打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生,但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架,引入动态自我修正机制,还构建 FictionalHot 数据集评估,实验效果良好。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
给定"标价"的 LLM 智能体,能规划出"最优"路径吗?
在LLM智能体多轮工具使用中,评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准,围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板,并分析失效根源,还指出下一代智能体演进方向。
软件的新玩法:如何 Fork 一个技能库|AGIX PM Notes
文章围绕软件新玩法展开,指出软件正从面向人向面向机器转变,Claude Skills 代表新范式,软件或消解为面向 LLM 的 skill.md 文件。还涵盖市场总结、AI 动态及 ETF 知识等内容。
NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR:稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建
计算机视觉中表面重建难题待解,现有方法有瓶颈。北航等团队提出 GeoSVR 框架,围绕几何约束与表面正则化设计,在多数据集超现有方法,兼顾精度、完整性与效率,为多领域提供支持。
首款推理具身模型,谷歌DeepMind造!自主理解/规划/执行复杂任务,打破一机一训,还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列,由GR 1.5和GR - ER 1.5组成,结合视觉、语言与动作,实现“规划 + 执行”闭环,还提出Motion Transfer机制,能跨机器人迁移技能。
给几何图片写标题就能让AI更聪明,UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用,其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限,UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架,发布GeoReasoning - 10K数据集,提升模型几何推理表现。
美团开源新模型,多项能力实测第一
美团发布5600亿参数的LongCat - Flash模型,有创新动态计算机制和高效训练推理架构。它在多项测评中领先,尤其在代理工具使用测试表现出色,还以宽松许可开源,降低使用门槛。
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。