「渐进式视觉压缩」共找到 883 篇相关文章
评论送书 | 想系统了解AI?先搞清楚这四件事
文章围绕系统了解AI需搞清楚的四件事展开,介绍了AI理论基础层的机器学习和深度学习,感知交互层的计算机视觉等,应用实践层的机器人学等,还提及伦理社会层的AI伦理和社会影响研究。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同,AI追求精确但脆弱的拟合,人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳,不可收敛系统则崩盘,未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
无需训练,如何提升黑箱VLM?CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来,视觉 - 语言模型(VLMs)改变图像理解范式,但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案,以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题,已被 ICLR 2026 接收。
Tair 短期记忆架构实践:淘宝闪购 AI Agent 的秒级响应记忆系统
本文从淘宝闪购与千问合作的‘一句话点外卖’项目出发,介绍 Tair 在 AI Agent 记忆管理中的数据模型设计、压缩策略与并发控制等关键实践,展示其在低延迟、数据建模、并发安全和弹性抗压等方面的能力。
ICLR 2026 | 机器人不够聪明?VLMgineer让大模型自己「发明工具」,从设计到使用全自动
宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer,一个全自动工具设计与使用框架,利用视觉语言模型和进化搜索,让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示,它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。
MCP 和 Skills 到底什么区别?一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议,可降低开发成本,但会吃掉上下文窗口;Skills 采用渐进式披露设计,自带脚本,能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作,MCP 用于远程连接。
长视频会议纪要、访谈节目精剪AI神器
WhisperVideo是用于长篇幅、多说话人视频的简洁演示系统,专为真实对话构建。它有SAM3视频分割、TalkNet主动说话人检测等功能,具备视觉关联说话人归属等特性,文中还介绍了安装、运行等内容。
让AI打游戏!能玩1000多款游戏,英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型,利用40000小时带按键显示的游戏视频,构建视觉-动作数据集,训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型,在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越,为具身智能发展提供新思路。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
AI也能换岗了!Anthropic教智能体交接班,不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架,让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构,结合环境管理方法,提升全栈Web应用开发稳定性,但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。