SenseTime（商汤）

From Pixels to Words -- Towards Native One-Vision Models at Scale

从像素到文字——迈向原生单视觉大规模模型

Haiwen Diao, Jiahao Wang, Penghao Wu, Yuhao Dong, Yuwei Niu, Yue Zhu, Zhongang Cai, Weichen Fan, Linjun Dai, Silei Wu, Xuanyu Zheng, Mingxuan Li, Yuanhan Zhang, Bo Li, Hanming Deng, Huchuan Lu, Quan Wang, Lei Yang, Lewei Lu, Dahua Lin, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, NTU（S实验室，国立科技大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； DLUT（大连理工大学） 纠错

AI总结 本文提出NEO-ov原生基础模型，通过端到端学习跨帧和像素-文字对应，无需外部编码器或适配器，在细粒度视觉感知上缩小了与模块化模型的差距，验证了原生单视觉架构的可行性和竞争力。

Comments 13 pages, 6 figures

Artemis: Structured Visual Reasoning for Perception Policy Learning

Artemis: 用于感知策略学习的结构化视觉推理

Wei Tang, Yanpeng Sun, Shan Zhang, Weihao Bo, Xiaofan Li, Piotr Koniusz, Wei Li, Na Zhao, Zechao Li

机构 * NJUST IMAG（南京理工大学图像所） ； YZU（宜春大学） ； SUTD IMPL（新加坡科技设计大学智能感知实验室） ； Adelaide AIML（阿德莱德人工智能实验室） ； Data61 ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； ZJU（浙江大学） ； UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 提出Artemis方法，通过结构化视觉推理（中间步骤表示为（标签，边界框）对）替代语言推理，提升视觉感知策略的性能，并统一处理多种感知任务。