「视觉语义词元」共找到 1150 篇相关文章
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff，使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff，将物理约束与强化学习结合，解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感，实验表明在多数据集上超现有方法，降低物理运动误差。
ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集：西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷，检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
官方文档翻译：Nano Banana Pro 终极开发指南
本文是 Nano Banana Pro 开发指南，介绍其通过‘思考能力’、实时搜索和 4K 画质构建应用。涵盖在 Google AI Studio 试玩、环境搭建等内容，还给出使用最佳实践与提示词技巧。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切争议
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，引发广泛关注。今日凌晨，杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 相关问题，如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。
OpenAI Atlas等AI浏览器暴露Web Agent安全风险！南洋理工破解底层机制
OpenAI Atlas等AI浏览器提升网页自动化效率，但使智能爬虫威胁加剧。南洋理工等团队研发的WebCloak，混淆网页结构与语义，打破爬虫技术依赖，为数据安全筑防线，适用于数据敏感场景。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，LLM附和用户行为频率比人类高50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象受《Nature》关注，在科研、日常及医疗等领域有隐患，还引发网友讨论。
超越Runway！Adobe发布新神器：P视频比P图还简单
Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse，它将图片和视频编辑整合，解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移，其效果超Runway，还展现涌现能力。
GPT-5通过“哥德尔测试”！独创性解决博士生都得花几天时间的开放数学问题
最新论文中，研究人员让GPT - 5挑战5个未解决的优化猜想，它解出3个，还对一题给出不同有效证明方案。测试题需博士水平研究者花几天完成，研究还“挑衅”了陶哲轩对大模型数学能力的印象。