arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

高校专区

Peking University(北京大学)

2025-11-24 至 2025-11-24 共收录 4
2511.17366 2025-11-24 cs.RO cs.CV

METIS: Multi-Source Egocentric Training for Integrated Dexterous Vision-Language-Action Model

METIS:多源自体训练用于集成的灵巧视觉-语言-动作模型

Yankai Fu, Ning Chen, Junkai Zhao, Shaozhe Shan, Guocai Yao, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University(多媒体信息处理国家重点实验室,计算机学院,北京大学) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院)

AI总结 METIS通过多源自体训练构建集成的视觉-语言-动作模型,提升灵巧操作的泛化能力和鲁棒性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.17106 2025-11-24 cs.CV

ChainV: Atomic Visual Hints Make Multimodal Reasoning Shorter and Better

ChainV: 原子视觉提示使多模态推理更短更优

Yuan Zhang, Ming Lu, Junwen Pan, Tao Huang, Kuan Cheng, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院) ByteDance Inc.(字节跳动公司) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 ChainV通过动态整合视觉提示,提升多模态推理的效率和准确性,尤其在数学密集型基准测试中表现突出。

Comments 16 pages

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.17094 2025-11-24 cs.CV

Sparse Reasoning is Enough: Biological-Inspired Framework for Video Anomaly Detection with Large Pre-trained Models

稀疏推理已足够:基于生物启发的视频异常检测大预训练模型框架

He Huang, Zixuan Hu, Dongxiao Li, Yao Xiao, Ling-Yu Duan

机构 * School of Computer Science Peking University(北京大学计算机科学学院)

AI总结 ReCoVAD通过生物启发的双通路框架实现视频异常检测,利用稀疏推理降低计算成本,取得最佳无训练性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.16951 2025-11-24 cs.CV

FingerCap: Fine-grained Finger-level Hand Motion Captioning

FingerCap:细粒度指尖级手部动作描述

Xin Shen, Rui Zhu, Lei Shen, Xinyu Wang, Kaihao Zhang, Tianqing Zhu, Shuchen Wu, Chenxi Miao, Weikang Li, Yang Li, Deguo Xia, Jizhou Huang, Xin Yu

机构 * Baidu Inc.(百度公司) The University of Queensland(昆士兰大学) Nanjing University(南京大学) Institute of Computing Technology, CAS(中国科学院计算技术研究所) Peking University(北京大学) Australian National University(澳大利亚国立大学) City University of Macau(澳门城市大学)

AI总结 FingerCap通过FiGOP技术提升细粒度手部动作描述的准确性,解决视频大语言模型在指尖运动识别中的不足。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏