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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-01
来源：公众号“我爱计算机视觉 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/zw_R86_cL48P-IEwE3PJfw 在 3D人体动作恢复（Human Motion Recovery, HMR）领域，我们常常面临一个尴尬的局面：即便模型预测的关节点位置在数值上已经足够精确，但生成的动作看起来总觉得“假”。要么是由于过平滑而失去了力量感的“慢动作”，要么是伴随着令人不适的...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-28
来源：公众号“机器之心” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/K3SAxYWNK8RoZ_ndYSWK8Q?scene=1&click_id=147 在具身智能、机器人与增强现实等方向持续推进的今天，3D 场景理解能力正成为空间智能的核心基础设施。然而，一个长期存在却始终未被解决的问题是： 当高质量 3D 标注数据日益稀缺，我们能否用「海量」互联网视频构建...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-28
来源：3D视觉工坊 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OeuvkEsZfxOF4SEZcD4wPA 标题：DLWM: Dual Latent World Models enable Holistic Gaussian-centric Pre-training in Autonomous Driving 作者：Yiyao Zhu, Ying Xue, Haimin...
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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-28
来源：公众号“3DCV” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/eSYRI16zVA-noIU16-W-Tw?scene=1&click_id=156 标题：DAGE: Dual-Stream Architecture for Efficient and Fine-Grained Geometry Estimation 作者：Tuan Duc Ngo, Ji...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-05-21
从街景到仿真，离线地理信息正在成为车辆理解复杂道路的新线索。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 大模型的发展表明，智能体不能只依赖一次性的上下文输入，还需要能够检索、利用和管理长期记忆。自动驾驶也正在走向类似的路径：车辆不应只是根据当前摄像头和传感器看到的内容做即时判断，而应具备一种可检索的空间记忆，能够调取当前位置长期积累的道路结构信息。对于自动驾驶来说，这种记忆可以来自街景图、卫星图、历史地图...
