「单图像3D重建」共找到 1059 篇相关文章
将数据优势发挥到极致：「杭州六小龙」开源搭建空间智能的第一步
大模型时代数据支撑至关重要。群核科技在首届TechDay为空间智能发布空间语言模型SpatialLM 1.5和空间生成模型SpatialGen，前者学会空间语言，后者实现场景多视角图像生成且具时空一致性，SpatialGen已开源。
最新智能体自动操作手机电脑，10个榜单开源SOTA全拿下｜通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架，在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务，在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建，从多维度构建数据，用强化学习和多智能体协作提升其性能。
吞下17亿图片，Meta最强巨兽DINOv3开源！重新定义CV天花板
Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难？
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限，介绍“LX0.1”AI专家助手构建，还提及分层评测、人机协同等优化，最后展望AI在云迁移的未来方向。
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。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
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。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
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。