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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-08
作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 2026 年 6 月 1 日,国际机器人与自动化会议(ICRA)在奥地利维也纳召开。次日上午的自动驾驶与导航报告环节,雷峰网GAIR 2021大会嘉宾、上海交通大学教授王贺升发表了题为《Learning to Navigate: From Scene Understanding to Decision Makin》的演讲。 3D 视觉研究正在从“重建形状”走向“理...
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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-08
鱼灯破水,凌空游城;火狮踏焰,奋跃腾空;一群剪纸奔马通体透亮,在壁中狂奔;一纸诗词垂挂成瀑,于天幕间翻卷——2026年央视春晚合肥分会场《合韵满江淮》,用一连串美轮美奂的超现实奇观,刷新了虚实融合的想象边界。 鲜有人知的是,支撑这些4K级画面的技术核心,来自智象未来团队提出的PS-SR,一个「伪单步」(Pseudo-Single-Step)视频超分框架。凭借这一突破性工作,该成果被计算机视觉...
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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-08
热门议题一:五大奖项全揭晓——D4RT封神、牛津VGG两连冠、何恺明再获至高荣誉 闭幕式上,CVPR 2026五大奖项尘埃落定。Google DeepMind的D4RT以4D动态场景重建摘得最佳论文奖,标志着Oxford VGG连续两年站上CVPR最高领奖台(VGGT'25 + D4RT'26);何恺明团队的ResNet/YOLO同获Longuet-Higgins时间检验奖,再次印证其在计算...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-08
作者丨小雷哥 编辑丨岑 峰 美国当地时间6月5日,在结束了两天的Workshop议程后,全球计算机视觉与模式识别领域的顶级学术盛会 CVPR 2026(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)正会,在科罗拉多州丹佛市正式拉开帷幕。 随着开幕式各项重磅数据与大奖的揭晓,现场气氛被彻底点燃。 01 今年的学术圈格外忙碌...
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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...
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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-08
可动结构、4D 表征与高效重建登场。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 2026 年 6 月 1 日,国际机器人与自动化会议(ICRA)在奥地利维也纳召开。次日上午的自动驾驶与导航报告环节,雷峰网GAIR 2021大会嘉宾、上海交通大学教授王贺升发表了题为《Learning to Navigate: From Scene Understanding to Decision Makin》的演讲。 3...
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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-06-08
鱼灯破水,凌空游城;火狮踏焰,奋跃腾空;一群剪纸奔马通体透亮,在壁中狂奔;一纸诗词垂挂成瀑,于天幕间翻卷——2026年央视春晚合肥分会场《合韵满江淮》,用一连串美轮美奂的超现实奇观,刷新了虚实融合的想象边界。 鲜有人知的是,支撑这些4K级画面的技术核心,来自智象未来团队提出的PS-SR,一个「伪单步」(Pseudo-Single-Step)视频超分框架。凭借这一突破性工作,该成果被计算机视觉...
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计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-08-17
秒级前馈生成、Neural ODE 物理碰撞与真实抗噪建图,3DGS 正演变为机器人模仿学习的数字孪生工厂。 作者丨张 璐 编辑丨齐铖湧 在过去两年的 3DGS 研发浪潮中,我们经常看到这样的奇观:算法在论文里跑出了惊艳的 3D 渲染画面,但一拿到真实手机或机器人上,立刻卡成ppt甚至崩溃。 “能在实验室发论文”与“能在工业现场干活”之间,隔着一条残酷的工程鸿沟。 到了 CVPR 2026,...
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具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-07-17
机器人在新场景下失灵,根源不是不懂物理,而是空间表征错了——用极少参数校准这一层,就能打开通往原生世界动作模型的路。 作者丨张 璐 编辑丨齐铖湧 让机器人真正理解世界,需要更大的语言模型、更逼真的视频生成,还是别的什么? 雷峰网(公众号:雷峰网)小编在中山大学与 X-Era AI Lab 团队的研究中f x了一个意外的答案:很多时候,机器人在新场景下失灵,不是因为它不懂物理,而是因为它"看到...