会后复盘
计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-30
AI 正从看懂画面,走向理解空间、预测变化、执行动作。 作者丨张岂萍 编辑丨幸丽娟 AI 已经越来越会生成一个“看起来真实”的世界,却依然很难真正理解并行动于这个世界。物体在哪里、彼此是什么空间关系,遮挡之后还剩下什么;一个动作发生后,世界会怎样变化。这些问题的解法,共同指向空间智能。而近两年具身智能与世界模型的爆火,进一步推动空间智能成为 AI 走向物理世界的核心能力基座。回看 ECCV ...
会后复盘
计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-30
AI 不应只做更强的观察者,而应成为帮助人学会现实世界技能的 AI Guide。 作者丨张岂萍 编辑丨幸丽娟 过去十年,计算机视觉的技术演进主线几乎围绕同一件事展开:让机器看得更准。从目标检测、姿态估计到三维重建、视频理解,“看懂”正在成为大模型的基础能力。但一个被反复验证的现实是:机器越会“看懂人”,人获得的实际帮助并没有同步增长。健身 App 能识别动作,却未必知道该让你改哪一寸;教学视...
会后复盘
具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-30
给生成模型引入仿真,补上难以获得的声音感知。 作者丨张岂萍 编辑丨幸丽娟 机器人要进入真实世界,需要处理的信息远不止视觉。倒水时,声音可以帮助判断杯子是不是快满了;物体发生碰撞时,不同材质会发出不同的声音;一个人在小房间和大房间里说话,空间回声也不一样。然而,这些人类习以为常的多模态感知,以及诸如切苹果、叠杯子这类极其复杂的双手灵巧操作,在机器人的训练阶段却面临着极其高昂的“数据采集壁垒”。...
会后复盘
计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-23
93场Workshop,吴佳俊成全场最忙碌的人! 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 瑞典当地时间8点,ECCV 2026 正式迎来开幕。清晨,马尔默全城各区的参会者涌向会场,还有一群人乘坐火车横跨厄勒海峡大桥,从哥本哈根赶来。当马尔默遇上历年来最火爆的 ECCV,这座北欧小城显然有些“措手不及”。会前,已经有不少参会者在全网“花式拼房”,然而住到哥本哈根每天跨境通勤的参会者依旧不在少数。以至于参会...
会后复盘
具身智能
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-23
只靠语言和 token,AI 永远跨不过物理世界这道门槛! 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 AI 行业的主叙事,曾被 Scaling Law 垄断:更大的模型、更多的 token,更强的文本推理,仿佛只要把语言模型继续堆大,通用人工智能就会自动到来。但这条路线撞上了天花板:预训练的边际收益肉眼可见地递减;模型一旦部署到真实世界,漏洞百出。2026 年,“世界模型”接棒 Scaling Law,成...
会后复盘
生成式模型
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-17
学习模型已经具备很强的局部视觉先验,而 3D 几何可以帮助建立跨视角、长距离的全局一致性。二者如何结合,是 3D 视觉与空间智能中的重要问题。 编辑丨岑峰 在生成式 AI 的快速发展中,Sora 等视频和图像扩散模型(Diffusion Models)展示了很强的视觉生成能力。大规模 2D 数据让模型学到了丰富的视觉与语义先验,在单帧和局部视频生成上取得了显著进展。但当任务进一步要求多视角、...
会后复盘
多模态
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-15
来源:电子科技大学智能计算研究院 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/--mdskLsbu1aT3BkgV7kCg 2026年7月,国际多媒体领域顶级会议 ACM International Conference on Multimedia(ACM MM 2026)公布论文录用结果,电子科技大学智能计算研究院6篇论文被会议接收。以下为论文录用信息,排名不分先后。R...
会后复盘
多模态
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-14
告别模型拼贴套路,自回归与离散扩散的融合,正在开启 AI 的体验时代。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 “理解”和“生成”真的无法在同一个模型底座中完美融合吗?不同于拼接独立模型的传统做法,NUS Show Lab 选择了一条更原生的架构路线:在单个 Transformer 中同时打通自回归预测与离散扩散生成。作为多模态领域的重磅成果,Show-o 系列不仅打破了模态壁垒,更将触角延伸至具身机器人决...
会后复盘
计算机视觉
雷峰网 · GAIR DAO · 2026-09-14
2D去噪范式在真实3D遮挡前失效,破局关键在于将物理机制转化为结构先验。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 大模型在文本与 2D 图像上的狂飙,归功于互联网上近乎无穷的干净数据。但当 AI 试图跨越屏幕、理解真实的 3D 物理世界时,这套经验法则瞬间失效。真实扫描数据充斥着噪点与死角,物理遮挡造成的几何缺失既非随机发生,更无法用简单的去噪算法抹平。面对这一死结,多数团队选择用人工合成数据去“硬碰硬”,...