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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-12
作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 当 AI 模型从“单次完成任务”走向真实世界部署时，真正的挑战不再只是参数规模和单点性能，而是模型能否在变化中保持稳定。 它要在持续出现的新类别中不遗忘旧知识，要从大规模真实数据中获得更强的泛化能力，要在多客户端、数据分布不断变化的环境下继续学习，也要把图像、视频和 3D 等不同视觉经验组织成统一理解。 这种变化也体现在 CVPR 2026 的相关研究趋势中。越来...
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机器学习理论
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-11
来源：公众号“我爱计算机视觉 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UVeafUYkjy11SS1tYGjyEg 这是一篇入围CVPR 2026 最佳论文评选决赛圈的论文。 在深度学习参数量动辄百万、千万甚至亿万级通胀的今天，如何高效训练模型并抑制过拟合，成了摆在所有研究者面前的一道难题。为了打破这一瓶颈，来自印度国家理工学院鲁尔克拉分校（NIT Rourkela...
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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-12
稳定性，正在成为大模型落地的关键命题。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 当 AI 模型从“单次完成任务”走向真实世界部署时，真正的挑战不再只是参数规模和单点性能，而是模型能否在变化中保持稳定。 它要在持续出现的新类别中不遗忘旧知识，要从大规模真实数据中获得更强的泛化能力，要在多客户端、数据分布不断变化的环境下继续学习，也要把图像、视频和 3D 等不同视觉经验组织成统一理解。 这种变化也体现在 C...
