严禁AI评审!CVPR 2025重申大模型审稿0容忍,一首拒稿小诗爆笑全场
严禁AI评审!CVPR 2025重申大模型审稿0容忍,一首拒稿小诗爆笑全场审稿人严重不足,审稿意见急剧下滑,CVPR官方坐不住了,不仅出台了七条新规,还再三强调,禁止审稿人用大模型生成/翻译评审结果。
审稿人严重不足,审稿意见急剧下滑,CVPR官方坐不住了,不仅出台了七条新规,还再三强调,禁止审稿人用大模型生成/翻译评审结果。
双深科技近日获得来自上市公司富瀚微(300613.SZ)的数千万元人民币战略投资。双深科技成立于2020年,是一家致力于用AI技术颠覆传统图像和视频压缩与处理的AI创业公司。团队研发实力雄厚,核心成员均来自国内外顶尖高校,并数次在国际人工智能顶级会议CVPR夺得图像与视频编解码领域的全球冠军,奠定了公司在技术上的领先地位。
近年来,AI for Science 发展提速,不仅为科研领域带来创新研究思路,同时也拓宽了 AI 的落地通路,为其提供了更多具有挑战性的应用场景。在这个过程中,越来越多的 AI 领域研究人员开始关注医疗、材料、生物等传统科研领域,探索其中的研究难点与行业挑战。
视觉语言模型(如 GPT-4o、DALL-E 3)通常拥有数十亿参数,且模型权重不公开,使得传统的白盒优化方法(如反向传播)难以实施。
SegVG是一种新的视觉定位方法,通过将边界框注释转化为像素级分割信号来增强模型的监督信号,同时利用三重对齐模块解决特征域差异问题,提升了定位准确性。实验结果显示,SegVG在多个标准数据集上超越了现有的最佳模型,证明了其在视觉定位任务中的有效性和实用性。
来自中国科学技术大学数据空间研究中心、香港科技大学、香港理工大学以及奥胡斯大学的研究者们提出一种新的场景生成方法 DreamScene,只需要提供场景的文本就可以生成高质量,视角一致和可编辑的 3D 场景。
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全自动驾驶系统的纯视觉方案如特斯拉 “Tesla Vision”,仅依赖于摄像头收集的图像数据,旨在实现高效且成本效益高的自动驾驶技术。
解决跨域小样本物体检测问题,入选ECCV 2024。
如何基于用户的问题和当前场景的照片,生成同一场景下的第一视角的动作图像,从而更准确地指导用户执行下一步行动?