「论文接收率」共找到 1339 篇相关文章
ICLR 2026 Oral|多模态知识图谱对齐难:破解噪声关联至为关键
在数据多元化时代,多模态知识图谱能为下游应用提供数据支撑,实体对齐是构建知识图谱的核心技术。但大规模知识图谱关联与融合面临噪声和潜隐关联挑战。四川大学团队提出 RULE 方法,缓解了这些影响,论文被 ICLR 2026 接收为 Oral。
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了!来自腾讯混元团队
腾讯混元3D团队推出业界首个高质量原生3D组件生成模型Hunyuan3D - Part。现有3D生成算法有局限,该模型提出新范式,含P3 - SAM和X - Part,在多数据集评估中超越现有工作,还给出体验地址和论文地址。
无需NeRF/高斯点后处理,视频秒变游戏模型成现实!新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4,能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程,涵盖相机轨迹恢复等关键步骤,平均每帧约60秒,比现有方法显著提速,论文已被ICCV 2025接收。
苹果应用商店ASO优化:Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍(进阶篇五)
ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略,旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP:超越CLIP等,多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法,用学术界资源增强视觉语言大模型预训练,用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型,实验显示能显著提升图片检索表现。
ICME专题征稿 | 具身多模态智能:从感知到世界建模
ICME是多媒体领域国际顶级会议,2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能,涵盖多模态感知、世界模型等主题,介绍了投稿详情及联系方式。
Meta万引强化学习大佬跑路!用小扎原话作为离别寄语,扎心了
Meta万引强化学习大佬Rishabh Agarwal即将离职,用小扎原话“在这个瞬息万变的世界里,最大的风险就是不去冒险”作为离别寄语。他曾参与谷歌、Meta重要模型工作,下一站未明,Meta还有老员工出逃。
综述解读:Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开,指出传统方案难解决Agent长期智能问题,Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制,分析挑战并预测未来方向,为设计记忆系统提供指南。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来,Scaling Law在32年前就被提出了,不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度,而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法,研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现,这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
刚刚,DeepSeek全新多模态技术开源!
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文,提出“视觉基元推理”框架,解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型,性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。