只看图片就能学会压缩Token!浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%,精度不掉|CVPR 2026
只看图片就能学会压缩Token!浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%,精度不掉|CVPR 2026多轮视觉问答,正在成为LVLM推理效率的“照妖镜”。
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多轮视觉问答,正在成为LVLM推理效率的“照妖镜”。
在具身智能研究中,如何让智能体精准理解周围环境的精细几何结构与开放语义信息,始终是具身感知的核心难题。近年来,语义占据预测(Semantic Occupancy Prediction) 将稠密几何与语义信息统一到三维体素网格中,用于构建 3D 语义占据地图,为机器人的空间推理、导航与交互操作提供了场景表达基础。
在游戏 NPC、虚拟主播、在线客服等数字人对话场景中,倾听时的 “扑克脸” 问题一直是行业长期痛点 —— 虚拟人说话时口型可以做到精准同步,但倾听时却表情僵硬、毫无反应,严重影响对话的自然感和沉浸感。盛大 AI 研究院(东京)与东京大学联合提出 UniLS(Unified Listening and Speaking),首个仅凭双轨音频即可端到端同时驱动说话和倾听面部动作的统一框架。
这个生物医学视觉推理框架,被CVPR 2026接收了!
本文主要介绍来自该团队的最新论文:Scalable Object Relation Encoding for Better 3D Spatial Reasoning in Large Language Models。
想象几个并不遥远的场景: 医院的病房里,刚做完手术的患者正在练习下床、走动,智能系统通过摄像头捕捉他的动作,判断步态是否稳定、有没有跌倒风险;回到家,在卧室或浴室这样私密的空间里,老人起身、转身、洗漱,甚至意外滑倒的瞬间,也可能被视觉传感器记录,只为了让 AI 能更早发现异常;
超声领域也有大模型了!
最近,计算机视觉领域的顶级会议 CVPR 2026 的 NTIRE 鲁棒性 AIGC 图像检测挑战赛( Robust AI-Generated Image Detection in the Wild Challenge )结果出炉。蚂蚁集团 AI 安全实验室的队伍 MICV 凭借在鲁棒性测试样本上 ROC AUC 达到了惊人的 0.9723,成功摘得「复杂真实场景鲁棒性样本测试」挑战赛的冠军。
最近,来自Meta与University of Copenhagen的研究者提出了OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory(收录于CVPR 2026)。这项工作聚焦于一个核心问题:如何在生成多镜头视频时,有效保留长程跨镜头上下文,从而实现更强的叙事一致性。
让静态的图片变成三维物体并动起来已经不算新鲜,但如果让图片不仅动起来,还能完美遵循现实世界的物理规律(比如蛋糕的Q弹、沙堆的散落、石雕的坚硬)呢?