复旦校友，造14万AI工人：年入11亿，港股上市
复旦校友，造14万AI工人：年入11亿，港股上市一位复旦教授，造出14万AI工人，最近冲刺IPO。2000年，思谋科技创始人贾佳亚从复旦毕业时，计算机视觉还是个冷门方向。他没想到，二十多年后，自己会给中国工厂造出14万个“AI工人”。
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8100 点击 2026-03-22 09:40
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一位复旦教授，造出14万AI工人，最近冲刺IPO。2000年，思谋科技创始人贾佳亚从复旦毕业时，计算机视觉还是个冷门方向。他没想到，二十多年后，自己会给中国工厂造出14万个“AI工人”。
EmoStyle 由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组独立完成，第一作者为杨景媛助理教授，第二作者为研二硕士生柏梓桓。深圳大学可视计算研究中心（VCC）以计算机图形学、计算机视觉、人机交互、机器学习、具身智能、可视化和可视分析为学科基础，致力前沿探索与跨学科创新。
打破多模态视觉+语言拼接套路！
在经典强化学习问题中，动作空间通常是离散且有限的。例如在围棋中，一步棋就是一次行动；在机器人控制或视觉 - 语言 - 行动（VLA）模型中，动作往往来自一个有限的控制指令集合。
今天的大型视觉语言模型（VLM）做离线视频分析很强，但一到实时场景就尴尬： 视频在往前走，模型还在“补作业”。
在具身智能的发展路径中，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型正逐步成为通用操作任务的核心框架。但当任务进入长程规划、柔性物体操作、精细双臂协同、动态交互等复杂场景时，VLA 仍然面临两个根本性挑战：
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。
多模态模型代码写得像老司机，却在数手指、量柱子时频频翻车？UniPat AI用五百行代码打造的SWE-Vision，让模型「掏出Python尺子」自我验证，一举拿下五大视觉相关基准SOTA。
多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。UniPat AI 构建了一个极简的视觉智能体框架 ——SWE-Vision，让模型可以编写并执行 Python 代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE-Vision 均达到了当前最优水平。