作者丨郑佳美****     编辑丨马晓宁 *                                                                                                               * 过去，视频生成更多是在解决“像不像”的问题：人物是否清晰，画面是否流畅，风格是否统一。但随着模...

    作者丨陈淑瑜****     编辑丨岑   峰 *                                                                                                               * 一个在2026年越来越难以回避的问题是：如果H100全面断供、电费账单直线飙升、训练一次大...

    作者丨郑佳美****     编辑丨马晓宁 *                                                                                                               * 如果您漫步在 CVPR 2026 的会场，会产生一种强烈的错觉：自己是不是跑错了场馆，误入了...

    作者丨郑佳美****     编辑丨岑   峰 *                                                                                                               * 真正的室内空间智能，并不只是让机器认出画面里有一张桌子，而是让它理解真实三维物理空间内：...

    作者丨郑佳美****     编辑丨岑   峰 *                                                                                                               * 如果说过去几年的视觉 AI 主要是在回答“模型能不能看懂一张图”，那么到 CVPR 20...

2025 年到 2026 年，如果要问生成式 AI 领域最值得关注的研究方向，流匹配（Flow Matching） 是一个无法绕开的答案。 从去年起，这个名字开始频繁出现在顶会论文里、被工业界反复讨论、被拿来和统治了图像生成领域长达五年的扩散模型正面比较。 所谓流匹配，本质上是用常微分方程路径（ODE path）替代扩散模型的随机微分方程路径，让数据从噪声到图像的转变不再依赖数百步迭...

如果把近几年计算机视觉的发展放在一个更长的时间尺度上去看，会发现整个领域其实一直在沿着一条非常明确但也非常受限的路径前进： 研究者不断把模型做得更大，把训练数据堆得更多，把单项 benchmark 指标推得更高，于是无论是分割、重建还是生成，模型在标准任务上的表现都在持续逼近“看起来已经足够强”的状态。 但如果把视角拉回到 CVPR 2026 前后这一批最新工作，会发现一个更值得警惕的变...

【封面图片来源：网站名微信公众号，所有者：机器之心】  一、背景   在多模态大模型飞速发展的今天，如何精准地将密集的"图像块（Patch）"表示与对应概念的"文本嵌入"对齐，依然是阻碍模型迈向更细粒度理解的"致命弱点"。研究团队在消融实验中发现了一个反直觉现象：通过块级别蒸馏出的小参数学生模型，在零样本分割等密集型图文对齐任务上，性能竟然大幅反超了规模巨大的教师模型！。 ...

过去几年，视觉生成与视觉理解领域的技术推进，整体上始终沿着一条相对明确的路径展开：当一套建模范式被验证有效之后，后续的大量工作往往都会围绕这套既有框架持续做模型扩容、训练增强、采样优化与局部模块修补，以此换取更高的性能上限。 无论是扩散生成、视频 world model，还是动作建模与视觉匹配，主流研究在很长时间里都更多表现为对既有系统的持续加固，而不是对底层假设本身的重新审视。 但从今...

如果回看过去十年的计算机视觉发展，其主线其实非常清晰：从早期以 ImageNet classification 为代表的“识别范式”，到以检测、分割为核心的“结构理解”，再到扩散模型推动的“生成范式”，视觉研究始终围绕一个核心目标展开——让机器更准确地“看见世界”。 然而，这一路径在近两年开始出现明显的边界：当模型已经可以在静态图像上达到接近甚至超过人类的感知水平时，“看得更准”本身，正在...