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顶会ACL‘24录取的940篇论文中，LLM-Multi agent居于高频词榜单，热度不断攀升。LLM-Multi agent无疑是今年的热点词。北大、中科院、微软等多个国内外权威研究团队都瞄准了这个方向。此外，Multi agent无需针对特定任务或场景进行额外的微调，对算力的需求大大降低，为科研人开辟了一条更高效的探索道路。为了让大家更好的掌握LLM-Multi Agent发现创新点冲击20

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G计算机视觉研究院长按扫描二维码关注我们深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距，...

特别值得注意的是，MiMo-Embodied 在 VABench-Point、Part-Afford 和 RoboAfford-Eval 上大幅领先其他具身智能模型，展现出在精细可供性推理方面的强大能力。在导航任务中，MiMo-Embodied 在四个家庭导航场景中表现优异：定位卧室中的床、在餐厅找到吸尘器、在书房识别植物、在浴室定位马桶。大语言模型（LLM）与多模态大语言模型（MLLM）的浪潮正

前十年自动驾驶，后十年具身智能。不得不说，这两个领域撑起了近20年的研究热点。随着算法与算力的高速发展，各家自动驾驶与机器人公司开始规模化量产，可落地的技术成为大家争先占领的重点，然而行业本身对从业者能力要求较高，内部非常卷，一个岗位难求。如何从内卷中脱颖而出，除了极强的自律外，系统的学习方法也很重要，这里给大家推荐了几个国内非常具有影响力的自动驾驶、具身智能、计算机视觉和AI方面的优质社区，对入

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式源代码：https://arxiv.org/pdf/2112.08782.p...

【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除现有的one st...

本文提出了Mamba-YOLO-World，一种基于YOLO的开放词汇检测模型，通过创新的MambaFusion Path Aggregation Network（MambaFusion-PAN） neck结构，实现了线性复杂度特征融合机制，提高了检测性能。本文提出了一种轻量级的Xray-YOLO-Mamba模型，通过集成YOLO和Mamba架构，并引入创新的CResVSS、SDConv和Dysa

3D点云技术的发展和应用，近年得到了学界和业界的高度关注，相较于2D图像，点云数据更加真实、立体和丰富，尤其是自动驾驶、机器人等前沿领域，关于点云的分类分割、目标检测，诞生了不少经典模型与方法，CVPR等顶会SOTA也在不断更新！为了帮助大家了解点云应用与研究，研梦非凡于6月26日（周三），邀请了CV领域资深算法工程师Frank导师，为大家独家详解《点云目标检测之自动驾驶&顶会前沿》（AI

今天是二月的第一天，是一个月的新的开始，估计现在有很多学生都已经进入了漫长的寒假，希望你们在寒假空闲之余可以慢慢来阅读我们的精彩推送。今天我们将的就是目标检测，说到目标检测，很多人都会想到许多经典的框架，说明你们都很厉害，对该领域都有深入的了解，今天主要聊聊细粒度的事！首先我们来看两幅简单的图片组：图1 黑脚信天翁图2 黑背信天翁通过这两组图像，粗略观察会发现差别不是很大，所以我们仔细的去看，就能