浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，把稀疏的深度传感器数据与AI完整深度图融合，一键补洞、降噪、提分辨率，让手机、车载、AR眼镜都能实时获得精确三维视觉。无需额外训练，就能直接提升VGGT等3D模型的深度质量，零样本刷新多项深度补全、超分、修复纪录。
当我了解到一群平均年龄只有21岁的年轻创业者，在短短几天内就从Y Combinator、General Catalyst等顶级投资机构手中拿到500万美元融资时，我意识到他们可能找到了一个真正的痛点。这家叫Human Behavior的公司，正试图用AI彻底改变企业理解用户行为的方式。他们的方法听起来简单得令人怀疑：让AI直接"观看"用户使用产品的录像，然后自动分析出用户的真实意图和行为模式。
一般人准确率89.1%，AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上，读模拟时钟这道「小学题」，把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表？是测试有问题还是AI真不行？
作者测试了智谱GLM-4.5V（开启/关闭推理）、豆包、Kimi、元宝和ChatGPT-5在识别十张奇葩卫生间标识上的表现。评测模拟紧急如厕场景，按识别正确性评分。结果智谱普通模式得分最高（86分），ChatGPT-5和智谱推理模式次之（78分），豆包和元宝70分，Kimi垫底（38分），揭示了各AI视觉能力的差异及局限性。
上周我写过一篇AI产品自用分享，当时我说，AI知识问答方面，我会选择openai o3和豆包。
埃默里大学团队推出首个覆盖8个真实任务、带有人类解释真值的视觉解释基准Saliency-Bench，统一评估流程与开源工具让显著性方法可公平比较，获KDD’25接收，为可解释AI奠定透明、可靠的基石。
本来以为美图可能会在 8 月份推出新产品，给中期财报壮声势，但没想到，公告发布 20 天不到，这款名为 RoboNeo 的 AI Agent 就上线了，而且是直接面向所有用户免费开放。
昨天Grok4发布完以后，我随手刷了一下X。
对于AI视觉多模态大模型只关注显著信息这一根本性缺陷，哈工大GiVE实现突破！
传统科技公司、尤其是 2B 的公司，其信息、视觉传达都是以公司、产品、技术创新为中心的。但是，处在现代最前沿技术之一的 AI 公司，似乎想做一些不一样的传达。我们将近距离看一下 OpenAI，Cohere，Anthropic 这三家 AI 模型公司的信息、视觉传达，看看他们怎么是从传统科技公司的风格中，做出一些不一样的、以人为本的品牌设计的。
