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导读 高质量的图像生成如今几乎都由扩散模型实现。从艺术创作到商业设计，从人脸生成到自然场景合成，基于扩散的生成模型已经成为多模态领域的重要基石。 但有没有一种可能，「去噪扩散模型」实际上并没有做到「去

自监督学习的核心思想是：从数据本身自动生成“标签”或“监督信号”，而无需依赖昂贵且耗时的人工标注。 想象一下，你教一个孩子认识“猫”。传统方法（监督学习）是拿出一堆猫的图片，每张都告诉他“这是猫”。而

导读 你是否曾想象过，如果AI不仅能生成视频，还能像人类一样“想象”世界的演变、预测动作的后果、甚至进行多步推理与规划，会是怎样的情景？ 来自MBZUAI的PAN团队最新发布的PAN世界模型，正是这样

数百亿参数、庞大算力需求、昂贵的部署成本……当科技巨头们还在追求“更大更强”的AI模型时，一股反向而行的趋势正悄然兴起，并可能彻底改变人工智能的应用格局。 过去一年，AI智能体（AI Agent）热度

在计算机视觉领域，单个像素常常会成为我们测量能力的极限——但这并非无法突破。在计量学和精密机器人等领域，哪怕仅仅一个像素的误差，都可能转化为微米级的实际偏差。为了突破传感器物理极限，工程师们采用了一种

近年来，随着视觉-语言模型的快速发展，开放词汇分割（OVS）技术已成为自然图像处理领域的热点。这项技术让模型能够根据文本描述来分割任意类别的物体，打破了传统语义分割模型只能识别预设类别的限制。 很自然

在大语言模型如ChatGPT、GPT-4重塑自然语言处理范式，多模态模型征服图像、视频之后，人工智能的下一个前沿阵地正悄然浮现——结构化数据。 我们日常接触的金融风控、医疗诊断、商业决策，背后都依赖于

在当今多模态大模型（VLMs）飞速发展的时代，一个令人尴尬的问题依然存在：为什么这些能看懂图像、生成描述的模型，却难以精确地定位图像中的物体？ 答案在于一个根本性矛盾：让一个为语言生成而设计的模型，去

想象这样一个安防场景：白天，监控摄像头（可见光模式）清晰地捕捉到一个人的影像；到了夜晚，摄像头自动切换到红外模式，画面变成了基于热辐射的黑白图像。对于人类来说，我们很容易判断这是同一个人，但对于AI系