会前预热
大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-09-03
来源:青稞AI
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/5OEsY\-Kzxhw\_8i\-6\-3lwmg
第二届 MUCG Workshop(Multimodal Large Language Models for Unified Comprehension and Generation)将于 2026 年 9 月 8 日至 12 日 在...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-09-02
来源:时空探索之旅
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/Ruuwr2CLXZhRGQJaM0\-OhQ
ECCV 2026将在2026年9月8日至12日于瑞典马尔默(Malmö, Sweden)举行。
本文总结了ECCV 2026上有关时空时序的相关论文。
时空时序Topic:交通模拟,自动驾驶,世界模型,多模态大模型,空间推理,天气预报等。
EC...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-09-02
来源:时空探索之旅
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/Ruuwr2CLXZhRGQJaM0\-OhQ
ECCV 2026将在2026年9月8日至12日于瑞典马尔默(Malmö, Sweden)举行。
本文总结了ECCV 2026上有关时空时序的相关论文。
时空时序Topic:交通模拟,自动驾驶,世界模型,多模态大模型,空间推理,天气预报等。
EC...
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大语言模型
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-02
来源:时空探索之旅
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/Ruuwr2CLXZhRGQJaM0\-OhQ
ECCV 2026将在2026年9月8日至12日于瑞典马尔默(Malmö, Sweden)举行。
本文总结了ECCV 2026上有关时空时序的相关论文。
时空时序Topic:交通模拟,自动驾驶,世界模型,多模态大模型,空间推理,天气预报等。
EC...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-28
来源:遥感与深度学习
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/eILojMKltsVbx\_uLbYUC3Q
题目:Evaluating and Enhancing Negation Comprehension in Remote Sensing MLLMs
会议: European Conference on Computer Vision(E...
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大语言模型
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-08-28
来源:遥感与深度学习
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/eILojMKltsVbx\_uLbYUC3Q
题目:Evaluating and Enhancing Negation Comprehension in Remote Sensing MLLMs
会议: European Conference on Computer Vision(E...
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大语言模型
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-28
来源:遥感与深度学习
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/eILojMKltsVbx\_uLbYUC3Q
题目:Evaluating and Enhancing Negation Comprehension in Remote Sensing MLLMs
会议: European Conference on Computer Vision(E...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-28
来源:量子位(QbitAI)
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/fgnisGlSYBEYCcJLZZ00lg
在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中,空间理解从来都不是“看一眼图像”就能解决的问题。
相机持续移动、视角不断变化、目标时隐时现,空间信息从来不是明确且集中的,而是往往分散在长时间视频流里,模型不仅要“看得见”,更要“记得住、连得起来、还能持...
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具身智能
雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-08-28
来源:量子位(QbitAI)
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/fgnisGlSYBEYCcJLZZ00lg
在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中,空间理解从来都不是“看一眼图像”就能解决的问题。
相机持续移动、视角不断变化、目标时隐时现,空间信息从来不是明确且集中的,而是往往分散在长时间视频流里,模型不仅要“看得见”,更要“记得住、连得起来、还能持...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-08-28
来源:量子位(QbitAI)
原文链接:https://mp\.weixin\.qq\.com/s/fgnisGlSYBEYCcJLZZ00lg
在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中,空间理解从来都不是“看一眼图像”就能解决的问题。
相机持续移动、视角不断变化、目标时隐时现,空间信息从来不是明确且集中的,而是往往分散在长时间视频流里,模型不仅要“看得见”,更要“记得住、连得起来、还能持...