定性分析中，其能识别关键异常，但存在过度泛化和幻觉现象见下图3。：基于MLP - Mixer设计双流式投影器，融合低层次空间细节和高层次抽象语义特征，通过两个平行的 MLP - Mixer 模块分别处理不同层的图像特征，然后与文本嵌入融合，比简单线性投影更能捕捉丰富的跨模态交互，提高LLM解码准确性。：采用 DCFormer，将3D卷积分解为三个平行的1D 卷积，降低计算复杂度，有效捕捉3D图像的

基于Patch的高分辨率深度估计方法虽能缓解内存问题，但在重新组装估计的深度Patch时会引入深度不连续问题，即边界伪影，且为解决该问题采用的测试时集成平均方法会降低推理速度，在实际应用中存在局限性。：零样本深度估计模型在大规模数据集上训练，泛化性强，但训练数据分辨率低，处理高分辨率图像时，直接处理会导致内存消耗大且精度下降，下采样则会丢失边缘细节，影响深度估计的准确性，使整体结构出现低频伪影。在

在 Visdrone、UAVDT 和 AI-TOD 数据集上的实验结果表明，FBRT-YOLO 在不同模型规模下均优于现有实时检测器，实现了精度与效率的良好平衡，为航拍图像实时检测提供了更有效的解决方案。轻量化设计：精简冗余计算，相比YOLOv8系列，参数量减少最高74%，推理速度提升显著。AI-TOD 数据集实验结果：该数据集包含大量小目标，FBRT-YOLO相比基线模型，参数数量减少74%，G

提出将身体和手部作为两个互补数据模态的跨模态架构，身体流提取全局身体动态（如走路、跳跃），手部流专注于手指关节的细粒度运动（如捏、握），以跨模态方式整合详细的手部姿态信息和全身姿态，使模型能同时捕捉全局身体动态和精细的手部关节运动。2.特征模糊：统一图表示（如SkeleT）整合全身、手部和足部关键点时，但由于身体和手部动作特征差异以及空间池化时细微特征的丢失，导致手部细节模糊，限制精确识别手部动作

在产业方面，我国人工智能产业规模不断扩大，体系更加全面，相关企业超4500家，核心产业规模接近6000亿元。在融资方面，生成式人工智能备受青睐，OpenAI估值大幅增长，我国政府引导基金、民间资本和大型企业纷纷投入资金，推动行业发展。我们需要各方共同努力，突破技术瓶颈，规范行业发展，让这一技术更好地服务社会，创造美好的未来。多模态大模型的出现，拓展了生成式人工智能的应用场景。【生成式人工智能发展历

经ViT处理后，通过特定计算得到聚焦于目标对象的特征，再利用基于CenterNet架构的边界框头输出跟踪结果，并将特征映射到2D特征图，为后续多视图集成做准备。和其他多视图数据集相比，它提供了更丰富的对象类别（27类，远超其他数据集的1 - 8类）和更多的视频（260 个），且采用实用的3 - 4视图相机设置，是唯一结合多视图跟踪、丰富对象类别、缺失标签注释和校准信息的数据集。跟踪的时候呢，当目标

在 Visdrone、UAVDT 和 AI-TOD 数据集上的实验结果表明，FBRT-YOLO 在不同模型规模下均优于现有实时检测器，实现了精度与效率的良好平衡，为航拍图像实时检测提供了更有效的解决方案。轻量化设计：精简冗余计算，相比YOLOv8系列，参数量减少最高74%，推理速度提升显著。AI-TOD 数据集实验结果：该数据集包含大量小目标，FBRT-YOLO相比基线模型，参数数量减少74%，G

Spatial-Mamba-T的Top-1准确率达到83.5%，超过ConvNeXt-T 1.4%，超越Swin-T 2.2%、NAT-T 0.3%，比VMamba-T和 LocalVMamba-T分别高出1.0%和0.8%。Spatial-Mamba-S和Spatial-Mamba-B的Top-1准确率分别为84.6%和85.3%，优于NAT-S、NAT-B、VMamba-S和VMamba-B。

从三年标题词云结果可以看出，三年来，reinforcement_learning始终保持器热门的位置，24和25年large_language_models、diffusion_models出现次数开始领先reinforcement_learning，这也是这两年最火的两个方向。论文发表量前五机构Google、tsinghua_university、zhejiang_university、mass

头部将第2、3、4阶段的输出（P2、P3和P4）通过1x1 卷积和标准上采样操作匹配空间和通道大小后，采用加法融合，然后经过几个 MBConv 块和输出层进行预测和上采样。：由通道注意力和空间注意力模块组成。编码器基于MobileNet，去除全连接层，使用多尺度卷积核（1×1、3×3和5×5）替代原有的3×3卷积核，扩大卷积感受野，增强特征提取能力；CSPDarkNet 生成多尺度特征图，PAFP