来源：公众号“计算机视觉Daily”原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_F7Tuh2NF_sZfGGFwp58IA?scene=1&click_id=39 南京大学硕士生刘尚格为本文第一作者；澳大利亚 University of Wollongong (UOW) Lei Wang 教授、新加坡 Nanyang Technological Universi...

作者丨马晓宁 编辑丨岑 峰 这里有一幢大楼，叫做深度学习。 过去几年，人们不停地给它加盖、扩建，越盖越高，越盖越复杂。这幢大楼叫 Transformer。盖楼时用了一大批标准件，浮点精度是它的钢筋，层归一化和残差连接是它的混凝土，因果掩码是它的承重隔断。旁边还有两栋附楼：一栋是扩散模型；另一栋归一化流。在漫长的施工期里，人们不断加装更粗的钢筋、更复杂的控制系统，以为这样做就能让这几栋楼更稳固...

来源：公众号 机器学习AI算法工程原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sP4PytKu_gbyoV7gOL6Aqw两辆车撞了，谁的责任？ 以前AI只能告诉你"发生了追尾事故"，但不知道谁该赔钱。现在CVPR 2026的一篇论文直接把这个难题解决了——AITP（人工智能交警）不仅能看懂事故视频，还能像交警一样一步步推理，最后给出责任判定，准确率直接干翻人类专家！ 这...

MindVLA-U1：统一视觉语言动作架构，实现理解后规划。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 在自动驾驶进入大模型时代之后，行业正在从传统的“感知、预测、规划、控制”模块化流水线，逐步转向端到端智能系统。 过去，VA 模型能够直接从视觉输入生成驾驶轨迹，在规划精度和实时性上表现突出，但它们更多依赖隐式视觉特征，很难清楚解释“为什么这样开”，也难以处理那些需要语义理解和常识推理的长尾场景。 比如车...

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，...

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...

【封面图片来源：网站名中国科学院自动化研究所，所有者：GThinker】一、研究背景 多模态大语言模型（MLLM）在文本推理领域已展现出强大的迭代反思能力，但在涉及复杂视觉场景的推理任务中，依然存在明显缺陷——研究团队将其定义为视觉惯性（Visual Inertia）现象：尽管 MLLM 在文本语境中擅长进行多轮迭代推理并修正错误，但在视觉推理过程中往往不加质疑地依赖最初的视觉解释，即使这种...

你可能遇到过这样一种情况，一个模型原本只做一件事的时候表现很好，但一旦不断往里面加新任务，它反而开始变差了。不是彻底失效，而是变得不稳定，有些能力开始下降，有些结果开始波动。问题不在于模型不会，而在于它原本会的东西，被后来加入的任务“挤掉了一部分”。 这背后其实有一个很少被说清楚的问题。模型的能力并不是一块一块独立放进去的，而是共享同一套内部表示空间。简单理解，就是所有任务都在“用同一块地方...

6月17日至21日，2024年国际计算机视觉与模式识别会议（IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，以下简称“CVPR”）在美国西雅图举办。CVPR作为人工智能领域最有学术影响力的顶级会议之一，今年仍以论文、论坛、挑战赛等方式聚焦自动驾驶等热门议题。会议期间，2024CVPR自动驾驶国际挑战赛（以下简称“挑...