来源：多模态视觉 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/9DDw5LZTBdYIR64l0lM2Bg 在遥感、无人机和港口画面里，目标大多是斜着的，水平检测框会框进一大堆背景，旋转框又因为角度周期性而难训、难收敛。中科大联合华为、清华提出的 RiO-DETR 把端到端旋转 DETR 第一次推进实时区间——最轻量模型只有 4.0M 参数、T4 上端到端延迟 2.7ms...

来源：机器之心 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tMxuVOqCad5I6bO_Jb3Njg 请想象这样一种居家场景：当你戴着 AI 眼镜在厨房准备晚饭，用刀切菜时，它会立刻提醒你注意安全；当你连续几天形成举着手机长时间录像的习惯时，它会主动建议你换一种更省力的记录方式。前者需要 AI 助手根据当前场景服务用户，后者则需要调用跨越数天的记忆，总结用户生活规律。...

来源：世界模型研究原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/fbgFvWxyy5ds_vIoEQqJDQ【总结】One Video, One World（OVOW） 是一种面向单目视频到物理 4D 场景重建的训练免方法，它的核心目标是：只输入一段普通单目视频，就把其中的动态世界重建成可仿真、可编辑、可交互的 4D 网格场景！ 这里的 4D 指的是三维空间 + 时间变化。...

来源：林叔说事 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dF_niCtYfqjwld2AKRJwVw 拿起手机，对着你的房间随手录一段10秒钟的视频。 几分钟后，屏幕里出现了一个活生生的三维物理世界，原先的像素录像成了可以交互的场景。 桌子、椅子、花盆、甚至一只正在扑腾翅膀的鹦鹉，全都被拆解成了独立的实体网格。 你可以把一台虚拟机械臂丢进去：推一把花盆，花盆会顺着桌面...

来源：机器之心 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/HT6AMtSUoKPSpEKI2TLy5Q 文本指令驱动的视频编辑技术正在从离线内容生产走向直播特效、视频会议和增强现实等在线交互场景。 然而，高质量的视频扩散模型的通常依赖于对完整视频进行双向时空注意力处理，即模型需要等待未来帧到齐，再对整段视频进行联合处理。这种范式能够获得较好的编辑结果，却难以满足低延迟、...

来源：量子位 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/fmy0V_Curk3m7PNq3dZgHQ MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。社区的愿景是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中，空间理解...

来源：机器之心 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yaIxPelBSSqg6GJ5hAhMKg 论文的团队来自于清华大学产业研究院（AIR），滴滴，北京航空航天大学。团队近年在自动驾驶与具身智能领域发表论文数十篇，并和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。 该论文的第一作者为杨予光，北京航空航天大学博士研究生，研究方向为自动驾驶与具身智能，提出首个 MLLM 原...

来源：公众号HKBU计算机系 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jPIQO5Xuo1pvZ_xWOk6rcw?scene=1 香港浸会大学计算机系博士生宋奇、博士后研究员罗梓源、博士生韩昊亮与导师万人杰教授的最新研究成果 “Generating Multi-view Adversarial Examples for Visual Geometry Grounde...

来源：机器之心 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/u_TLN8q7bp-GJVcJVXYdPw 近年来，视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM）在图像理解、语义推理等任务中展现出了强大的能力。然而，当这些模型真正进入物理世界，让机器人根据一句自然语言指令完成自主导航时，仍然面临巨大挑战。 例如，机器人完成一句简单的指令： “穿过走廊，...

来源：数策智合 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kEaqXJ5BGpqXjgd1mrT71Q?scene=1 ⚡ ECCV 2026 的 LocateAnything 给出了一条更结构化的路线：把完整 bounding box 当成一个几何原子单元，一次并行解码。 ? 论文：LocateAnything: Fast and High-Quality Visio...