ECCV 2026|当RGB变成不可靠变量:InfraNet用非对称学习重构RGB-IR检测
ECCV 2026|当RGB变成不可靠变量:InfraNet用非对称学习重构RGB-IR检测在讨论 RGB-IR 目标检测时,「两种模态互补」几乎是默认前提。RGB 擅长保留纹理和颜色,红外图像在弱光条件下更稳定,于是最直接的路线是搭建双分支网络,让它们在中间层不断交换信息。InfraNet 的出发点却来自一个不太符合这一直觉的现象。
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在讨论 RGB-IR 目标检测时,「两种模态互补」几乎是默认前提。RGB 擅长保留纹理和颜色,红外图像在弱光条件下更稳定,于是最直接的路线是搭建双分支网络,让它们在中间层不断交换信息。InfraNet 的出发点却来自一个不太符合这一直觉的现象。
极佳视界把一套完整的「通用世界模型」产品矩阵摆到了现场:从面向内容创作的一粟 YiSu,到面向自动驾驶数据与仿真的 DriveDreamer;从面向具身智能的 GigaWorld,到负责把世界理解转化为行动的 GigaBrain 与 GigaWorld-Policy;再到进入家庭场景的拾光 S1,以及面向智能制造的 Maker H01。
作为WAIC 2026最受关注的论坛,由商汤科技承办的“基座大模型架构创新与生态合作论坛”吸引了无数AI研究者、产业专家和投资机构的目光。因它直面了当前大模型行业最核心的焦虑:当Scaling Law在逼近物理极限,多模态究竟是破局的“解药”,还是新瓶装旧酒的延伸?
首次参展的 AI 原生企业与爱为舞,直接把一座开放式「AI 学习实验室」搬进了世博展览馆 H2-E505 展位。没有大屏循环播片,也不是观众站一圈看完就走。你是真的能坐下来,亲手一试:学习这件事,确实换了个打开方式。
来自港科大的研究团队提出了RepetitionCurse,这是一种针对MoE大模型服务的黑盒压力测试方法。它不需要模型权重,不需要梯度,也不需要知道后端专家如何部署,只利用高度重复的输入模式,就能诱导专家路由把大量token路由到同一小批专家上。
WAIC期间,中数睿智发布了“AI for Reasoning”因果智能体系,针对的就是这些痛点。比如油气钻井的井控场景,井下压力和流量突然不对劲,系统不只是输出一句“存在风险”,而是能沿因果链定位病因,并推演多条干预路径:不处置会怎样?立即关井会怎样?延迟处置能撑多久、代价是什么?辅助企业在事故发生前做出最优决策。
谁曾想呢,DeepSeek一直没有公开讲清楚的融资估值,被一家卖行李箱的公司给全部暴露了。7月16日晚间,安徽开润股份发布了一份投资进展公告。公告显示,开润股份参与投资的一只基金,已经将29亿元实缴资金全部间接投向DeepSeek,获得后者0.8265%的股权。
近日,国际权威咨询机构弗若斯特沙利文发布的《2025年全球具身智能与商用服务机器人独立市场研究报告》揭示了这样一个行业共识:商用服务领域,正是具身智能规模化落地的“第一战场”。
沐曦也把今年的新东西几乎一次性搬到了现场。曦景S600超节点首次亮相,单机柜64张GPU、可扩展至万卡集群;AI4S方向的曦索X300系列科学智能GPU首次发布;Agent体验区排起长队,数字员工、AI文创工作站几乎没停过。
Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型,基于 KDA 混合线性注意力机制(Kimi Delta Attention)和注意力残差(Attention Residuals)技术构建,原生支持视觉理解,并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型,面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。