视觉模型既懂语义,又能还原细节,南洋理工&商汤提出棱镜假说
视觉模型既懂语义,又能还原细节,南洋理工&商汤提出棱镜假说作者来自 Nanyang Technological University(MMLab) 与 SenseTime Research,提出 Prism Hypothesis(棱镜假说) 与 Unified Autoencoding(UAE),尝试用 “频率谱” 的统一视角,把语义编码器与像素编码器的表示冲突真正 “合并解决”。
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作者来自 Nanyang Technological University(MMLab) 与 SenseTime Research,提出 Prism Hypothesis(棱镜假说) 与 Unified Autoencoding(UAE),尝试用 “频率谱” 的统一视角,把语义编码器与像素编码器的表示冲突真正 “合并解决”。
上个月我和黄叔在视频号连麦,顺手注册了这个公众号。说实话,当时心里没底,也就是抱着试一试的心态。
今天凌晨,喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果,在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram,论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models”, 梁文锋再次出现在合著者名单中。
过去一年,大模型在语言与文本推理上突飞猛进:论文能写、难题能解、甚至在顶级学术 / 竞赛类题目上屡屡刷新上限。但一个更关键的问题是:当问题不再能 “用语言说清楚” 时,模型还能不能 “看懂”?
西湖心辰还在近两年连续推出了多款AI社交应用,如Fantasia、Joyland以及刚刚上线4个月的My Loverse,其中专注于二次元群体的Fantasia也在欧美市场备受关注,2025年总下载量接近290万,总收入达到约323万美元。
大模型能写代码、解奥数,却连幼儿园小班都考不过?简单的连线找垃圾桶、数积木,人类一眼即知,AI却因为无法用语言「描述」视觉信息而集体翻车。大模型到底「懂不懂」,这个评测基准给出答案。
这些改变世界的产品,最初居然都是不被当回事儿的支线项目(side project)?!
2026硅谷「爽文剧本」已备好:Ilya将卖掉SSI、OpenAI可能吞下Pinterest、特斯拉将接盘xAI、苹果AI有望翻身……这些惊人预言到底哪些会在2026年成真?
Deepmind推出的SIMA 2,让智能体能在虚拟环境(商业游戏)中,边聊天边进行复杂的多模态推理。作为具身通用智能的原型,SIMA 2已从静态数据集迈向无限程序化生成的训练场。
英文达杰出科学家Jim Fan表示,我正全身心投入一个单一使命:为机器人解决「Physical Turing Test」(物理图灵测试)。 这是AI的下一个挑战,甚至可能是「终极挑战」。