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Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨,成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan,通过两阶段视觉token筛选机制,在几乎不损性能的前提下实现推理加速,且已在GitHub开源。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型,超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM,用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成,实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器,还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
PDF难点解析:处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务,6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务,具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力,还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文,模型有重复输出、幻觉严重问题。
SIGGRAPH 2025最佳论文出炉,清华、上科大、厦大获奖!谷歌拿下两篇
SIGGRAPH 2025技术论文奖项揭晓,投稿量首破970篇。5篇最佳论文涉及3D重建、图像个性化等前沿方向,清华、厦大、上科大均有入选,还有荣誉提名论文和时间检验奖论文公布。
自定义轨迹驱动AI视频生成,ATI无需训练适配多种生成模型
字节提出视频生成运动控制统一框架ATI,通过轻量级运动注入器将用户定义轨迹投影至预训练图像 - 视频生成模型潜在空间,实现协调控制。用户指定关键点及路径控制运动,无需重新训练,适配不同架构。
全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
实测惊艳全球的Veo3!音画同步无敌,贵是有原因的
谷歌开发者大会推出的Veo3模型,具备强大文本和图像转视频能力,首次实现视频与音频同步生成。实测中,它生成的视频音画效果惊艳,但也有翻车情况,谷歌还给出提示词编写指南。
刚刚,ICML 2025录用结果公布!好评论文惨遭拒,审稿人敷衍引全网怒喷
ICML 2025录用结果公布,共提交12107篇有效投稿,3260篇被接收,录用率26.9%。此次评审质量遭热议,出现审稿人敷衍、评审错误等问题,同时展示了部分网友的论文录用和拒稿情况。
Meta首个Agent生图模型登场,空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image,引入智能体机制,能编写代码、网络搜索,有自主修正能力,支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video,两模型均与Meta产品深度整合。