36.4万超声图文对!中国团队构建首个大规模超声专属数据集,让AI真正读懂临床诊断语义丨CVPR'26
36.4万超声图文对!中国团队构建首个大规模超声专属数据集,让AI真正读懂临床诊断语义丨CVPR'26超声领域也有大模型了!
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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?
VLM看图像描述头头是道,一遇到3D空间推理就“晕菜”。
SLAM 在自动驾驶、机器人、AR/VR 乃至具身智能系统中都是至关重要的环节,它决定了算法能否在一个陌生环境中一边“看懂世界”,一边“知道自己在哪”。
如果把手机屏幕想象成一个舞台,GUI 智能体就是台下那个 “被授权动手” 的人:它能看懂屏幕上的按钮、输入框和弹窗,能按你的指令去点、去滑、去输入。
生成式模型当检索器大材小用效果还不好?
全球首个1毫秒级人体动作捕捉系统FlashCap,通过闪烁LED与事件相机结合,实现1000Hz超高帧率捕捉。无需昂贵设备或强光环境,低成本穿戴服即可精准捕捉极速动作。团队同步开源715万帧的FlashMotion数据集与多模态模型ResPose,显著提升运动分析精度,推动体育、VR与机器人领域迈向高动态智能新阶段。
当你希望 AI 将 "士兵举起手臂,向后倾身,然后身体向前扑倒" 这段文字转化为一段 3D 角色动画,现有大多数方法给出的答案是:一段摇摇晃晃、语义残缺的短片段。这并非模型能力不足,问题的根源在于将运动表达为逐帧离散序列这一根本性的设计决策。