代码驱动的视觉感知，正在为大模型补上「看」这门必修课。 作者丨陈淑瑜 编辑丨岑 峰 如果把过去几年多模态大模型在STEM领域的进展放在一起审视，会发现一个相当微妙的错位。研究者们几乎把全部精力都押在了推理能力的提升上，强化学习、思维链、自我纠错……各种花式推理策略层出不穷，模型在文本推理基准上的得分也确实在节节攀升。 但一个尴尬的事实始终摆在那里：当模型被丢进一道需要看图才能解答的几何题时，...

从仿真构造到多主体配合，AI 正在补齐行动决策链条。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 过去，视觉模型更多是在回答“看见了什么”，但当 AI 进入自动驾驶、游戏、机器人和多智能体协作场景时，问题已经不只是识别环境，而是“看见之后如何行动”。 一辆自动驾驶汽车不能只知道前方有车，还要判断如何避让、如何规划路线，甚至要在遮挡、夜晚和复杂天气中借助外部信息补足感知，一个游戏智能体不能只识别画面里的角色、...

视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模、信号理解与真实场景应用。 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。但随着模型能力提升，视频真正困难的部分开始显现出来——它不是一组漂亮帧的连续播放，而是一个由时间、空间、运动、相机、光照和物理信号共同构成的动态系统。 只要模型无法理解这些隐含结构，它生成的视频就可能看似逼真，...

2026年，大厂们不再比谁的GPU多，而是比谁的算法更聪明。 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、训练一次大模型的成本足以买下一家创业公司，大模型的故事还讲得下去吗？ 也许顶级学术会议的论文能给大家一个新的启发。 今年的CVPR收到了四千余篇投稿，其中一个清晰的信号正在浮现：大厂不再比拼GPU数量，而是较量如何把GPU用...

当机器从识别图像走向介入现实，视觉研究的边界也被重新划定。 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 ICRA 或者 IROS 的现场？满屏的机械臂抓取、足式机器人的越野导航、以及在虚拟沙盒中进行千亿次迭代的物理模拟。 具身智能（Embodied AI）已经不再是视觉领域的一个“边缘分支”，而是以一种占据主舞台的...

LegoOcc：无需语义体素标注，也能识别开放类别。 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：哪里可以通行、哪里存在遮挡、哪些物体能够交互。 对于未来的家庭机器人和护理机器人来说，理解一个房间并不只是完成图像分类。它意味着，机器人能够根据一句自然语言找到玄关柜旁的雨伞，能够在夜间识别走廊中的充电线是否可能绊倒老人，也...

3D 视觉正从重建生成，走向空间理解、动态模拟与工程化应用。 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 2026，一个更清晰的趋势正在浮现：模型正在被要求理解图像背后的三维世界。 二维图像只是现实世界在某个视角下的投影，真正困难的地方不在于生成一张看起来合理的画面，而在于模型能否理解物体的空间结构、相机运动、材质光照、物理...

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代，从而...

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化正...

【封面图片来源：网站名微信公众号，所有者：极市平台】一、背景 工业质检和医疗影像分析中，传统方法采用"一个任务一个模型"的碎片化模式，检测不同模态（如RGB、红外、3D深度）需要部署多个专用模型，导致运维成本高、泛化能力差。现有方法存在域干扰问题——直接融合多域特征会引入噪声，导致大量误报。能否构建一个通用的"大脑"，既能理解多模态融合信息，又能针对不同任务动态调用"专家知识"？这一问题的解...