「仅需一次前向推理，即可预测相机参数、深度图、点云与 3D 轨迹 ——VGGT 如何重新定义 3D 视觉？」
阿里又发了个有意思的大模型——QVQ-Max，第一版视觉推理模型，对任意图像或视频都可以进行深度思考。
PPT对大部分朋友的的价值不言而喻。我在日常做商业咨询时也需要大量PPT做交付，所以从年初开始，我尝试让AI来完成商业PPT的生成和设计。目前效果大致如下：视觉效果是有点超出我的预期的。而且从可读性、图形化、信息整理几个角度来说，这些结果已经完全够用了。同时这些生成的PPT可以是动态的：
在基于物理世界的真实场景进行视觉问答时，有可能出现参考选项中没有最佳答案的情况，比如以下例子：
个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术，正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念，精准合成定制化的视觉内容，满足日益增长的个性化需求，并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑，使其能够精确实现心中的创意愿景。
就在DeepSeek-V3更新的同一夜，阿里通义千问Qwen又双叒叕一次梦幻联动了——
视觉+语音=更强的语音识别！BPO-AVASR通过优化音视频输入和输出偏好，提升语音识别在真实场景中的准确性，解决了传统方法在噪声、口语化和视觉信息利用不足的问题。
3D 视觉定位（3D Visual Grounding, 3DVG）是智能体理解和交互三维世界的重要任务，旨在让 AI 根据自然语言描述在 3D 场景中找到指定物体。
单视角三维场景重建一直是计算机视觉领域中的核心挑战之一，尤其在捕捉高保真室外场景细节时，如何确保结构一致性和几何精度显得尤为困难。
大家好，最近感觉有点AI编程搞产品上瘾了😂。这次主要想和大家分享第二个小产品 art4kid.com 过程中遇到的挑战和收获。这个产品也是通过AI编程完成的，我所做的主要就是把握方向，发现问题，让AI思考问题发生原因然后解决问题，还有提供一些视觉。
