「视觉任务」共找到 2423 篇相关文章
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎,探究不同任务复杂性、信息获取场景下,用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异,还给出两类工具优化建议。
多模态推理最高加速3.2倍!华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025
华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025,其提出视觉感知投机推理(ViSpec)框架,解决草稿模型处理图像信息效率难题,在不牺牲生成质量下,对主流VLM最高达3.22倍推理加速。
MiniMax Agent 再进化!正式走向商业级全栈开发
MiniMax Agent 升级成‘全栈开发师’,建立完整交付标准,构建技术生态。它能完成多任务,配置顺滑,可处理前端问题。还在 MCP 生态、支付集成等方面革新,从工具迈向数字化商业引擎。
图像分词器造反了!华为 Selftok:自回归内核完美统一扩散模型,触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术,通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统,实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构,实验在多方面表现优异,论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
4000 Star,Vibe Coding终级指南:胶水编程
Vibe Coding由karpathy提出,本文分享其终极指南。介绍了胶水编程、方法论精要、工具资源、编码模型性能分级参考等内容,还给出架构与工作流程,建议选第一梯队模型处理复杂任务。
让大模型“吃一堑长一智”,南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem,构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆,让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现,强模型记忆还可迁移给小模型。
研究显示:AI 编程工具在经验丰富的开发者手中表现未达预期
METR研究人员对经验丰富的开源开发者开展随机对照试验,让其使用Claude 3.5和Cursor Pro等AI增强型开发工具。结果显示,AI辅助编程使任务完成时间延长19%,与预期相悖。
当 Agent 开始接管工作流,企业最在意的三件事:安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等,CPU 受关注,云计算角色转变,容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地,AI 负载变化,Agent Infra 要解决四个问题,云和 CPU 任务也在改变。
机器人学会“脑补”触感,叠衣服端茶水成功率暴涨90%
近年来,人形机器人研发从行走转向复杂操控,但处理精细家务表现逊色。卡内基梅隆大学联合博世人工智能中心团队提出 HTD 模型,让机器人预判触觉,在 5 项任务上成功率提升 90.9%,部分代码开源。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA!不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈,浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架,将分割定义为多步视觉决策过程,实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。