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江西师范大学人工智能学院多模态智能计算与系统实验室科研成果获系列突破|IJCAI 2026
来源:江西师范大学原文链接:https://www.jxnu.edu.cn/2026/0622/c13128a295599/page.htm近日,江西师范大学人工智能学院“多模态智能计算与系统实验室”在异常检测和医疗图像识别领域取得多项重要进展,研究成果接连被ECCV、MICCAI、IJCAI等国际顶级学术会议接收,展现出实验室在多模态智能计算方向上的持续创新能力与国际影响力。科研成果一:无监督异常检测与定位新方法被ECCV接收实验室在读大四本科生李明亮与李汉曦副教授共同撰写的论文《Fast Dynamic Prototypes for Unsupervised Anomaly Detection and Localization》被ECCV(European Conference on Computer Vision)接收。ECCV是人工智能和计算机视觉领域的顶级会议,在谷歌学术模式识别领域学术会议中影响力排名第三。该论文以江西师范大学为第一完成单位,李明亮同学为第一作者,李汉曦副教授为同等贡献作者及通讯作者。此项工作是继2024年发表于IEEE Transactions on...

on 2026-08-13
CVPR 2026|DeepMind 出品 CaptionFormer:视频的每个物体,都能被跟住、分出来、说清楚
来源:公众号“AI上分搭子” 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/M8hMiiMzQeIcRwwPe7eZ3Q Dense Video Object Captioning,简称 DVOC。 它想做的事很细: 这篇 CVPR 2026 论文走了一条很干净的路线。 先造数据。 作者用 Gemini 2.0 Flash 给 LVIS 和 LV-VIS 生成 object-level captions,得到两个新数据集:LVISCap和LV-VISCap。 再训模型。 CaptionFormer 用 OVFormer / Mask2Former 做 clip-level segmentation,再把同一个物体在多个片段里的 query 聚合起来,交给 BLIP-2 风格的 captioning head。 结果也比较清楚: 普通的视频检测任务,大多回答: 画面里有什么? Tracking 再多问一句: 这个物体下一帧去哪了? DVOC 要求更细。 它希望模型对视频里的每个物体都交出一份“小报告”: ...

on 2026-06-11
IJCAI 2021公布三大奖项:AIJ杰出论文奖由 SAT 求解器研究团队摘获
8月19日到26日,IJCAI 2021 在线上召开,昨天又公布了两大奖项,分别是 AIJ 杰出论文奖(AIJ Prominent Paper Award 2021)与 AIJ 经典论文奖(Classic AIJ Paper Award)! AIJ 的全称为“Artificial Intelligence Journal”,即《人工智能期刊》,始建于 1970 年,是人工智能研究领域的顶级学术期刊,具有公认的权威性与知名性。 上个月,IJCAI 2021 在开幕前已颁布三大奖项,其中,“强化学习之父”、阿尔伯塔大学计算科学系教授 Richard Sutton 获得“卓越研究奖”,卡内基梅隆大学计算机学院软件研究所助理教授方飞获得计算机与思想奖,卡内基梅隆大学 Angel Jordan 计算机科学教授 Tuomas Sandholm 则获得约翰麦卡锡奖。 那么,IJCAI 最新颁布的两大奖项又花落谁家?AI 科技评论为你揭晓。 AIJ 杰出论文奖 今年,IJCAI 杰出论文奖的获得者是Frank Hutter、Lin Xu、Holger Hoos 与 Kevin...

on 2021-08-25
独家实拍|苏昊旗下机器人全球首次亮相,苏度科技惊艳 ICRA 2026
作者丨向 欣 编辑丨马晓宁 6月1日,ICRA 2026在奥地利维也纳开幕。展会现场,具身智能明星公司苏度科技首次向全球公开展示了其机器人。 AI科技评论在现场看到,机器人能够准确抓取不同材质和形态的物体,包括海绵、塑料瓶、纸盒、螺丝刀、线束、参会证等,所有物品均由人类随机摆放。 机器人外观与此前苏度科技公开视频中的版本保持一致,采用双臂设计,机械臂拥有7个自由度。现场工作人员介绍,苏度科技自研了视觉感知系统,夹爪上集成了多枚摄像头。 现场相关人员透露,苏度科技正在构建多样化的原子技能体系,希望机器人能够具备更强的泛化抓取和操作能力。现阶段公司主要面向开发者开放软件能力,由合作伙伴基于其系统开发不同场景应用。 苏度科技此前已经凭借一段抓取Demo在业内获得广泛关注。 今年4月,公司首次公开全栈自研机器人系统#Sudo R1。视频中,机器人在60分钟内连续抓取了100多个从未见过的物体,包括透明、反光、金属、柔性和不规则形状等高难度目标物体。 ...

on 2026-06-03
直击 RSS2026 现场前瞻:共识等待收敛,期待中国具身力量亮相
作者丨张 璐 齐铖湧 编辑丨岑 峰 7月13日–17日,第22届机器人学:科学与系统大会(RSS 2026)将在澳大利亚悉尼ICC正式举行。 如果说2023年是大语言模型的范式转移之年,那过去一年多里正在上演的,是具身智能领域的同款剧情。 VLA、世界模型、模仿学习、人形机器人......这些方向在RSS 2026上同时拥有了独立的session,不是巧合,是收敛。 中国公司第一次在这个舞台上成为主角。从铂金赞助到数据平台,再到硬件生态,正在全面渗透。 这届RSS,值得认真看。 01 很多人以为 ICRA 是机器人领域唯一的顶会,事实并非如此。如果用大模型领域的生态来打比方,ICRA 和 RSS 的关系,很像 NeurIPS 和 ICLR ——一个大而全,一个精而深。 ▎极高门槛的单轨制(Single-track) ICRA 今年收了将近 5000 篇投稿,录用 1882 篇,研究方向无所不包。而 RSS 走的则是极致的精英路线。它全程只有一个会场,同一时间所有人都在听同一场报告。 从录用数据来看,RSS 正在顺应浪潮适度扩容:2023年录用...

on 2026-07-15
机器感知、三维点云如何与深度学习擦出火花?| ICRA 2018
雷锋网 AI 科技评论按:ICRA 2018 正于近期在澳大利亚布里斯班举行。ICRA 全称为「IEEE International Conference on Robotics and Automation」(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。雷锋网 AI 科技评论在去年曾赴新加坡参加 ICRA 2017,并带回融合产业与学术的专题丰富报道。详情可了解去年的 ICRA 2017 大会专题内容:https://www.leiphone.com/special/289/201705/592e37165105d.html根据学术会议惯例,Workshops & Tutorials 将在大会正会前后召开。作为能够给予与会者宏观启迪及学术纵览体验的一项重要议程,持续一整天的 Workshops & Tutorials 自然早早吸引了不少学者前来注册参会。今年 ICRA 2018 共有 1 个全天 Tutorials 及 22 个全天 Workshops;此外还有 3 个半天 Tutorials 及 9 个全天 Workshops。雷锋网...

on 2026-08-13
清华校友、MIT助理教授范楚楚荣获2020年ACM博士论文奖!
作者 | 陈彩娴、琰琰 ACM 最新消息:伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)的博士毕业生、清华校友范楚楚荣获 2020 年 ACM 博士论文奖! 本次 ACM 博士论文奖最终评选名单有 3 人,除了范楚楚,其余两位分别是来自斯坦福大学的 博士毕业生 Henry Corrigan-Gibbs (现任 MIT 助理教授)、德国萨尔州大学的博士毕业生 Ralf...

on 2026-08-13
CVPR 开幕式:全场泪目缅怀孙剑,广工本科生靠「古董显卡」逆袭 | CVPR 2026
作者丨小雷哥 编辑丨岑 峰 美国当地时间6月5日,在结束了两天的Workshop议程后,全球计算机视觉与模式识别领域的顶级学术盛会 CVPR 2026(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)正会,在科罗拉多州丹佛市正式拉开帷幕。 随着开幕式各项重磅数据与大奖的揭晓,现场气氛被彻底点燃。 01 今年的学术圈格外忙碌。在此前的 Workshop 环节中,无论是探讨如何将视觉-语言-动作(VLA)模型部署到自动驾驶和机器人上的 WDFM-EAI(具身智能基础模型部署)专场,还是直接引入了真实机器人操控挑战赛(ManipArena Competition)的具身智能论坛,都在向全行业传递一个极其明确的信号:计算机视觉已经彻底走出了“画框识别”的屏幕舒适区,全面向具有物理法则的真实三维世界进军。 如果说前两天的 Workshop 与工业展区预演了“具身智能”与“多模态”的狂热,那么6月5日的 CVPR 2026...

on 2026-06-08
东南大学耿新团队:模型不是不会做,而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
ESM:阻断子空间干扰,实现多任务能力稳定共存。作者丨郑佳美编辑丨岑 峰你可能遇到过这样一种情况,一个模型原本只做一件事的时候表现很好,但一旦不断往里面加新任务,它反而开始变差了。不是彻底失效,而是变得不稳定,有些能力开始下降,有些结果开始波动。问题不在于模型不会,而在于它原本会的东西,被后来加入的任务“挤掉了一部分”。这背后其实有一个很少被说清楚的问题。模型的能力并不是一块一块独立放进去的,而是共享同一套内部表示空间。简单理解,就是所有任务都在“用同一块地方存信息”。当任务变多时,它们不是并排存在,而是在争这块空间里最重要的那些位置。谁占得多,谁就更稳定;谁被挤掉,谁的性能就下降。这就是为什么,多任务融合经常不是越多越强,而是越多越乱。现实中,这种问题其实非常普遍。比如一个持续迭代的系统,不断往里加新能力,每一次看起来只是“多做了一件事”,但实际上是在重新分配内部的表示空间。如果没有好的机制,新的能力往往会影响旧的能力,最后系统变成一个需要不断修补的状态,而不是自然扩展。在这样的背景下,来自东南大学的耿新团队提出了论文《Model Merging in the...

on 2026-04-23
卫星计算:面向太空算力的关键技术 | CNCC 2026
来源:中国计算机学会...

on 2026-10-15
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