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，而是模型能否在变化中保持稳定。 它要在持续出现的新类别中不遗忘旧知识，要从大规模真实数据中获得更强的泛化能力，要在多客户端、数据分布不断变化的环境下继续学习，也要把图像、视频和 3D 等不同视觉经验组织成统一理解。 这种变化也体现在 CVPR 2026 的相关研究...

来源：公众号“我爱计算机视觉” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/R7Pi6hgPWAXKJcNmEuJveA 近年来，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）在图文理解、零样本识别和开放词汇感知上表现越来越强。随着模型参数规模和图文预训练数据不断增大，很多人自然会期待：这些大规模预训练视觉编码器也应该具备更强的细粒度感知能力。...

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...

作者丨陈淑瑜 编辑丨岑峰 16,092篇投稿，4,071篇录用，25.3%录取率，今年的CVPR创下了多项历史纪录。 但比数字更具风向标意义的是行业风向：5篇获奖论文中至少3篇直指具身智能；展台上NVIDIA和Tesla正合力把机器人从实验室推向商业化；一场关于“可编程生物学”的重磅演讲，则彻底打破了计算机视觉与传统药物设计的边界。 如果你没能亲自前往丹佛，这篇全景盘点将带你用最...

    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...