「视觉语义场景补全」共找到 2592 篇相关文章
Google封神，计算机视觉的GPT3时刻来了！
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。
从业务场景到组织体系，“龙虾” 如何走进企业
“龙虾”火了后，从个人工具走向企业业务场景时问题不同。阿里云“虾友会”传递其进入企业的逻辑，包括解决业务场景接入，经历身份权限、岗位能力、持续运营三重门，回归运行时，最终送进企业工作流。
妙笔生维：线稿驱动的三维场景视频自由编辑
研究人员提出基于线稿的三维场景视频编辑方法Sketch3DVE，相关论文发表于SIGGRAPH 2025。它能让用户基于线稿重塑三维场景视频，解决了现有方法个性化不足、真实感差等问题，支持单目图像三维视频合成和二次编辑。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
重磅！DeepSeek再开源：视觉即压缩，100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。
世界模型==VQA？机器人不用想象画面，预测语义就够了
华盛顿大学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策，提出语义世界模型SWM，能预测未来语义信息，实验效果良好。
刚刚，全场景L4全球第一股诞生！市值百亿
驭势科技今日登陆港股，成全场景L4自动驾驶全球第一股。它致力于为全球交付‘AI司机’，公开发售获6777.29倍超额认购。其U - Drive®系统能力强，还将推动AI司机订购模式成熟。
Anthropic长文：多智能体协作模式，五种方法及其适用场景
Anthropic官方长文总结5种多智能体协作模式及适用场景，指出何时用多智能体或单智能体更好，还分析各模式工作机制、适用场景、易翻车点，给出架构选择和新手操作建议。
Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线，先将图像离散化并「分词」，再与文本统一建模，能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验，还介绍了实现步骤、训练方式等。