Segment Anything Model 2（SAM 2）在传统视频目标分割任务大放异彩，引起了众多关注。然而，港中文和上海 AI Lab 的研究团队发现 SAM 2 的贪婪选择策略容易陷入「错误累积」的问题，即一次错误的分割掩码选择将影响后续帧的分割结果，导致整个视频分割性能的下降。这个问题在长视频分割任务中显得更加严重。
多图像场景也能用DPO方法来对齐了！ 由上海交大、上海AI实验室、港中文等带来最新成果MIA-DPO。 这是一个面向大型视觉语言模型的多图像增强的偏好对齐方法。
原生多模态大模型性能瓶颈，迎来新突破！ 上海AI Lab代季峰老师团队，提出了全新的原生多模态大模型Mono-InternVL。 与非原生模型相比，该模型首个单词延迟最多降低67%，在多个评测数据集上均达到了SOTA水准。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。
快手和阿里押注的AI芯片独角兽
9月26日，人工智能及大数据科技企业合合信息正式挂牌科创板，为三年IPO冲刺征程画上句号。
近日，上海人工智能实验室推出新一代视频生成大模型 “书生・筑梦 2.0”(Vchitect 2.0)。根据官方介绍，书生・筑梦 2.0 是集文生视频、图生视频、插帧超分、训练系统一体化的视频生成大模型。
AI领域迎来了一位重量级选手—书生·筑梦2.0（Vchitect 2.0），由上海AI实验室团队发布。
凯文·凯利预测AI三大未来 “魔都”正在向“模都”转型。
让AI像人类一样借助多模态线索定位感兴趣的物体，有新招了！
