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Transformer 架构在过去几年中通过注意力机制在多个领域（如计算机视觉、自然语言处理和长序列任务）中取得了非凡的成就。然而，其核心组件「自注意力机制」 的计算复杂度随输入 token 数量呈二次方增长，导致资源消耗巨大，难以扩展到更长的序列或更大的模型。
IEEE/CVF国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是人工智能领域最具学术影响力的顶级会议之一，将于今年 6月11日至6月15日在美国田纳西州举行。
Fermata是一家专门从事农业计算机视觉解决方案的数据科学公司，在Raw Ventures支持的A轮融资中获得了1000万美元。这项投资将支持该公司为农业行业开发集中式数字大脑的战略愿景，通过先进的数据分析实现作物的自主管理，创建一个不断发展的系统，不断从可用数据中学习。
HyperAI超神经与上海交大谢伟迪教授进行了一次深度访谈，从其个人经历出发，他向我们分享了从计算机视觉转型 AI for Healthcare 的经验心得，同时深入剖析了该行业的未来发展趋势。
韦伯区位问题源自一个经典的运筹优化问题，它首先由著名数学家皮耶・德・费马提出，后被著名经济学家阿尔弗雷德・韦伯（著名社会学家马克斯・韦伯的弟弟）扩展，在机器学习、人工智能、金融工程及计算机视觉等众多领域均有广泛应用。
最近，2D/3D 内容创作、世界模型（World Models）似乎成为 AI 领域的热门关键词。作为计算机视觉的基础任务之一，多视角图像生成是上述热点方向的技术基础，在 3D 场景生成、虚拟现实、具身感知与仿真、自动驾驶等领域展现了广泛的应用潜力。
作为计算机视觉领域的开拓者，李飞飞在人工智能革命中扮演了重要角色。她的新回忆录《我所看到的世界》（The Worlds I See）详细讲述了她从学术到技术突破的旅程，以及如何在人工智能的最前沿找到自己的使命。
随着计算机视觉领域的不断发展，自回归模型作为一种强大的生成模型，在图像生成、视频生成、3D 生成和多模态生成等任务中展现出了巨大的潜力。然而，由于该领域的快速发展，及时、全面地了解自回归模型的研究现状和进展变得至关重要。本文旨在对视觉领域中的自回归模型进行全面综述，为研究人员提供一个清晰的参考框架。
近年来，AI for Science 发展提速，不仅为科研领域带来创新研究思路，同时也拓宽了 AI 的落地通路，为其提供了更多具有挑战性的应用场景。在这个过程中，越来越多的 AI 领域研究人员开始关注医疗、材料、生物等传统科研领域，探索其中的研究难点与行业挑战。
计算机视觉(Computer Vision)的工作原理与人类视觉类似，但需要机器依靠摄像头、数据和算法在很短的时间内完成任务。