「应用视觉团队」共找到 5577 篇相关文章
我用 Moxt,开了一家 AI 公司
作者体验 Moxt 后,用其创建 AI 团队做炒股分析、开发产品、设计桌游。Moxt 是 AI 原生协作平台,AI 同事有持久记忆,Workspace 灵活。个人和团队用它能提升效率,实现与 AI 深度共事。
Claude 或将推出 App Builder 功能,打造新的 App Store
Anthropic或为Claude推出App Builder功能,用户能从零构建全栈应用。此前Anthropic已从工具向平台转型,而OpenAI的GPT Store尝试失败,App Builder若成功,Claude将成新应用分发入口。
Nature重磅:图灵预言的AGI早已实现,人类却不敢承认!
《自然》杂志新评论文章称,UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能,已达专家水平,研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
自媒体误读了 DeepSeek-OCR:一图胜千言
近期,DeepSeek-OCR引发关注,但很多媒体误读其为OCR工具,实际是视觉语言模型。它是为大文档等场景优化的视觉压缩与识别系统,架构新颖,训练讲究,效果出色,为行业带来新思路。
The Batch:829 | DeepSeek 是怎么做到的
DeepSeek 去年末以低成本训练出先进开源大模型引关注,近日团队披露构建 DeepSeek - R1 和 DeepSeek - V3 的软硬件方案,降低内存和计算需求,其细节公布让更多团队有机会参与前沿研发。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
字节前技术负责人创业,联手清华姚班校友,编程智能体世界登顶
词元无限团队开发的编码智能体 InfCode,在权威 AI Coding 基准中登顶。它定义 AI 编程「工程时代」,有代码意图分析等亮点,背后是豪华团队,致力于构建商业闭环。
ICRA 2025 获奖名单出炉,卢策吾、邵林等人获分类最佳论文奖
2025年IEEE国际机器人与自动化大会(ICRA 2025)落幕,公布最佳论文等奖项。上海交大卢策吾团队获人机交互最佳论文奖,新加坡国大邵林团队获机器人操作与运动最佳论文奖,大会竞争激烈,共收3000余篇投稿。
AI视觉创作总差点意思?中科大等综述500+篇文献,系统分析生成一致性
中国科学技术大学等多机构研究者发表综述,梳理超500篇论文,揭示扩散模型视觉内容合成“一致性危机”,介绍三类一致性关系、加强位置、评估问题,指出未来模型需具备冲突感知等能力。