手术中的二维X光图像与术前三维CT或磁共振成像（MRI）如何快速“对上”？美国麻省理工学院等机构科学家开发的人工智能（AI）系统“xvr”给出了新方案。该系统可针对患者进行个性化适配，在数秒内将术中X

作者：Jinghong Lan、Wei Cheng等 解读：AI生成未来 FreeStyle 的价值不在于把“风格迁移”又做了一遍，而在于把双参考生成里最难被量化的泄漏问题拆成了数据、注意力和位置编码

作者｜毛心如 当一台机器人真正进入工厂或真实环境时，视觉能力的差距往往不是体现在认不认识，而是体现在敢不敢动。 在蚂蚁灵波最新发布的 LingBot-Depth 2.0 的演示中，这种差距被直观地放大

作者：Sixiang Chen等 解读：AI生成未来 很多图像生成任务，表面上只是让模型画一张图；真正做起来才会发现，难点往往发生在生成之前。 举个例子：用户想要某个真实地标，就不能只画出一个“差不多

在聊今天的话题前，先申明下，对于纯视觉自动驾驶来说，夜晚确实是一个极具挑战的场景，今天仅从技术实现上来讨论纯视觉自动驾驶在夜间感知场景的可能性。 很多老司机应该都会有感觉，那就是在黑夜里开车会感到吃力

作者：Yufeng Yang, Xianfang Zeng, Zhangqi Jiang等 解读：AI生成未来 该工作由南方科技大学、阶跃星辰和中科院深圳先进院等机构联合完成，并已同步发布论文、项目页

作者：Xinyao Liao*, Qiyuan He*, Kai Xu, Xiaoye Qu, Yicong Li, Wei Wei, Angela Yao 作者单位：华中科技大学，新加坡国立大学解读

在自动驾驶的技术路线中，纯视觉方案因其模仿人类驾驶逻辑与低廉的硬件成本，一直是很多车企的选择。但这种高度依赖摄像头的感知方式，在夜幕降临、车辆驶入幽暗的隧道，或是遭遇强烈的逆光直射、漫天的雨雪浓雾时，

　　餐饮行业食安治理领域再添一枚重磅AI利器！近日，淘宝闪购正式发布专为餐饮服务与零售门店打造的风控治理垂直领域开源大模型——“白泽”(Ostrakon-VL)，并宣布相关技术能力向全行业免

最近在和大家聊纯视觉自动驾驶能否识别3D图像时，有小伙伴提问，纯视觉自动驾驶能否识别出高透明玻璃墙，今天智驾最前沿就和大家简单聊聊相关内容。 当然，在开始今天的话题前，还是想申明下，在常规驾驶场景下，

相信很多人小时候看动画片的时候，一定看到过这么一个画面，动画片中的主角会在墙壁上画出极其逼真的隧道，从而误导对手撞向墙壁。就在去年，前美国国家航空航天局工程师马克·罗伯就利用类似的手段，在泡沫塑料墙上

在自动驾驶的技术路线之争中，纯视觉方案凭借其更接近人类驾驶逻辑、更低的成本以及更具扩展性等优势，成为很多主机厂的主要选择。但纯视觉系统在隧道进出的明暗剧变、夜晚逆光下的强光直射、以及城市街道随处可见的

在我们开车的时候，想顺利地完成驾驶任务，会本能地注意前方的限速牌、停车让行标志或转弯指示等。自动驾驶汽车想安全地运行，同样需要这样的能力。自动驾驶汽车通过摄像头、雷达等传感器“观察”周围环境，并由计算

自动驾驶的纯视觉方案中，单目摄像头因无法直接感知深度，在环境理解上存在根本局限，双目视觉技术在此需求下应运而生。它通过模拟人眼，利用双摄像头的视差来推算距离，将二维图像转化为三维信息，从而为车辆决策提

作者：Zhiheng Liu等 解读：AI生成未来 亮点直击 Tuna，一个采用统一视觉表示的原生统一多模态模型，在一个单一框架内实现了图像/视频理解、图像/视频生成和图像编辑。 广泛的实验表明，Tu