会前预热
具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-29
起初,不少人以为这是一个“山寨”会议或是某家公司的公关噱头。但点开讲者名单(Speaker List)一看,全网都沉默了——
被誉为计算机视觉界泰斗、VGG网络提出者 Andrew Zisserman 赫然在列;近年来在多模态与视觉大模型领域频出爆款的香港大学李弘扬(Hongyang Li) 等顶尖华人学者也将登台分享。
这绝对不是野鸡会议。相反,这或许代表着未来国际顶级学术会议演变的最...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2024-06-26
近日,国际计算机视觉顶会CVPR 2024在西雅图召开,阿里共34篇论文被收录,其中有6篇入选Highlight和Oral Paper,被收录论文研究方向涵盖多模态模型、图像编辑及可控视频生成等前沿领域。早些时候火遍国内外的Animate Anyone、EMO、Facechain等模型也在会议现场亮相,并吸引了大量参会人员的关注与体验。
CVPR是计算机视觉领域最顶级的学术会议,每年都...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2024-06-24
2024 年美国时间 6 月 17 日至 21 日,IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)在美国西雅图召开。
如大家预料,视觉 Foundation Model 成为今年 CVPR 除自动驾驶、3D 视觉等传统研究课题以外的核心会议主题。
此外,由于会议召开前后,国内快手「可灵」开放图生视频功能火爆出圈、Runway 时隔一年推出新模型 Gen-3 Alpha,文生视频也成为...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2024-06-20
作者:赖文昕 马蕊蕾
编辑:陈彩娴
北京时间今天凌晨,美国西雅图正在召开的计算机视觉盛会 CVPR 2024 正式公布了最佳论文等奖项。今年共有 2 篇论文获得了这份全球最重要的计算机视觉领域的大奖,团队成员分别来自谷歌研究院、加州大学圣地亚哥分校、南加州大学、剑桥大学及布兰迪斯大学。
本周(6.17-6.21),第四十一届国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)在美国西雅图拉开帷幕。...
会议进行中
具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-12
作者丨郑佳美****
编辑丨马晓宁
* *
当 AI 模型从“单次完成任务”走向真实世界部署时,真正的挑战不再只是参数规模和单点性能,而是...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-04
来源:公众号“ 阿嬷也读AI 论文”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/wI21ifNRMdwL\-pww0n5ddA?scene=1&click\_id=44
编者按:CVPR 2026已在美国丹佛拉开帷幕,来自全球各地的科研院校与谷歌、英伟达、Meta等头部科技企业进驻会场布展,并配套举办多场闭门沙龙、技术交流活动。而大会主议程将自6月5日...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-03
来源:公众号“视觉语言导航”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/ectOuJaJbvHWP9vhpP5PcQ?scene=1&click\_id=33
?研究背景:两大行业痛点,催生无地图导航新方案
当下自动驾驶商业化落地进入瓶颈期,核心桎梏集中在高精地图依赖与传统VLN无法适配行车场景两大难题:
基于以上现实痛点,研...
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计算机视觉
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-01
来源:公众号“视觉语言导航”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/bf3QIqG81pKkP\_78wfTKrA
来源:公众号“视觉语言导航”
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/bf3QIqG81pKkP\_78wfTKrA
传统地理定位高度依赖卫星影像,缺失老旧数据就直接“失灵”?这篇CVPR 202...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-05-29
来源:公众号“计算机视觉Daily”原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/\_F7Tuh2NF\_sZfGGFwp58IA?scene=1&click\_id=39
南京大学硕士生刘尚格为本文第一作者;澳大利亚 University of Wollongong (UOW) Lei Wang 教授、新加坡 Nanyang Technolo...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-06-25
作者丨李傲 中国人民大学
近年来,以LLaVA、Qwen系列为代表的大视觉语言模型(LVLM)推动了多模态智能的发展,在视觉理解与推理任务中展现不错的表现。然而,其伴随着高昂的推理成本。面对高分辨率图像或者视频时,模型往往需要处理大量视觉Token,而这些Token会在整个推理过程中持续参与计算,成为制约模型效率的重要瓶颈。因此,如何识别并保留真正重要的视觉Token,在尽可能不影响性...