MSRL通过多阶段强化学习充分利用海量文本偏好数据，有效解决了多模态奖励模型依赖昂贵人工标注、难以规模化训练的核心瓶颈，在视觉理解、图像与视频生成等任务上实现显著性能提升，为多模态大模型的人类偏好对齐提供了低成本、高泛化、易扩展的实用解决方案。论文提出MSRL 多阶段强化学习方法，先在大规模文本偏好数据上做强化学习习得通用奖励推理能力，再经基于字幕的强化学习与跨模态知识蒸馏，最后用少量多模态数据完

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

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研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院会针对不同领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！风险评估：HWM 模型训练 24 轮后收敛，风险评分贴合实际路况，高速 + 近距离 + 路口场景下，预警效果最明显。SSMA-YOLO：一种轻量级的 YOLO 模型，具备增强的特征提取与融合能力，适用于无人机航拍的船舶图像检测。【

并将其集成于全自主固定翼无人机平台，实现了搜救任务中目标的机载实时识别、粗定位，以及后处理阶段的精准定位与灾区测绘，经多轮模拟搜救盲测验证，系统定位精度、目标识别率与作业效率均满足实际搜救需求，为无人机在荒野搜救与灾后应急救援中的工程化应用提供了可落地的技术方案。本系统为硬件 - 软件一体化集成系统，由无人机飞行平台、动力系统、导航系统、影像系统、机载处理与通信系统、地面控制系统（GCS）六大核心

计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。传统背景减法、运动分析、甚至主流 YOLO 系列模型，在恶劣天气下性能大幅跳水，既不抗干扰，也抓不住细节，无法满足实时安防与交通管控需求。的检测框架，把 “看不清、测不准、漏检多” 变成 “全天候、高精度、低误报”，为智慧城市交通与公共安全，筑起一道可靠的。，专门攻克雨、雾、雪、沙尘

传统人工巡检效率低、误差大，无人机巡检虽普及，但图像仍需人工分析，小缺陷极易遗。针对这些问题，研究团队以 YOLOv11n 为基础，打造了专属配电塔检测的 TDD-YOLO 模型，四大优化模块层层突破！SSMA-YOLO：一种轻量级的 YOLO 模型，具备增强的特征提取与融合能力，适用于无人机航拍的船舶图像检测。未来，团队将进一步优化模型压缩、融合塔体检测与缺陷检测、扩充数据集，让 AI 电网巡检

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