「视觉增强」共找到 1007 篇相关文章
2025 年 AI 编程趋势:智能体 10 倍生产率放大下的“粪围”蔓延
文章指出 2025 年是体系化跃迁起点,AI 编程工具不断升级。AI 代理能力超代码补全,编程从‘代码直生’转向‘计划先行’,自动验证增强,还有异步化、团队协作等趋势。但 AI 重构有问题,还会放大技术债。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
北大2篇Skill炸场,Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文,给出让 Agent 变强的答案:让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答,用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化;`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新,二者场景不同但核心一致。
ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
CES 2026趋势照进现实:算力引擎RK182X重塑千行百业,瑞芯微AI生态大会共建落地生态
CES2026推动AI走向现实应用,瑞芯微RK182X作为AIoT2.0算力引擎,在视觉语言和大语言模型表现卓越,支持Qwen3 - VL系列模型。它在音频体验、多领域赋能出色,瑞芯微还构建产业生态促场景落地。
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能对长视频序列重渲染,减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战,性能优于现有技术,论文与代码已开源。
比RAG高出8.9%,百度TURA:让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互,其核心分检索、规划、执行三步,已在百度亿级流量场景跑通。
0.016%参数撬动18%性能:关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术,传统PEFT方法需修改大量参数,新兴ReFT虽只需调整少量参数,但存在不足。本文提出CRFT,仅用0.016%参数量就提升性能,为轻量化推理增强开辟新路径。
Multi-Agent记忆系统MIRIX:比RAG性能飙升35%,存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限,MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成,支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异,为记忆增强型LLM智能体设新标准。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。