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：机器之心】 一、背景 在多模态大模型飞速发展的今天，如何精准地将密集的"图像块（Patch）"表示与对应概念的"文本嵌入"对齐，依然是阻碍模型迈向更细粒度理解的"致命弱点"。研究团队在消融实验中发现了一个反直觉现象：通过块级别蒸馏出的小参数学生模型，在零样本分割等密集型图文对齐任务上，性能竟然大幅反超了规模巨大的教师模型！。论文提出 TIPSv2，通...

过去几年，视觉生成与视觉理解领域的技术推进，整体上始终沿着一条相对明确的路径展开：当一套建模范式被验证有效之后，后续的大量工作往往都会围绕这套既有框架持续做模型扩容、训练增强、采样优化与局部模块修补，以此换取更高的性能上限。 无论是扩散生成、视频 world model，还是动作建模与视觉匹配，主流研究在很长时间里都更多表现为对既有系统的持续加固，而不是对底层假设本身的重新审视。 但从今年 ...

如果回看过去十年的计算机视觉发展，其主线其实非常清晰：从早期以 ImageNet classification 为代表的“识别范式”，到以检测、分割为核心的“结构理解”，再到扩散模型推动的“生成范式”，视觉研究始终围绕一个核心目标展开——让机器更准确地“看见世界”。 然而，这一路径在近两年开始出现明显的边界：当模型已经可以在静态图像上达到接近甚至超过人类的感知水平时，“看得更准”本身，正在变...

在过去几年中，视频生成技术取得了令人瞩目的进展。从基于扩散模型的方法到大规模视频基础模型，生成结果在视觉质量上已经逐渐逼近真实世界。然而，当我们进一步审视这些模型时，一个更本质的问题开始显现：它们究竟是在“理解世界”，还是仅仅在“拟合像素分布”？ 传统视频生成方法大多建立在 2D 图像空间之上，通过逐帧建模来合成动态内容。这种范式虽然在短时间尺度和视觉表现上表现出色，但也暴露出一系列根本性局...