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以下是计算机视觉相关的文章

2025-11-14
将代理式AI应用于计算机视觉应用的3种方法本文探讨了如何通过集成视觉语言模型（VLM）来增强现有的计算机视觉应用。文章详细介绍了三种核心方法：利用密集字幕技术实现视觉内容的可搜索性、通过VLM推理为系统警报提供丰富上下文，以及运用代理式AI对复杂场景进行自动化分析，从而实现从AI驱动的搜索到完全自动化视频分析的转变。
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2025-11-12
MMCTAgent：使AI能够在大型视频和图像集合上进行多模态推理微软研究院推出了MMCTAgent，一种创新的多模态推理代理，能够高效地在海量视频和图像集合上进行复杂查询和分析。该技术结合了检索增强和生成模型的优势，显著提升了AI在处理大规模视觉内容时的推理能力和准确性。
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2025-11-06
含近 2000 名参与者图像，索尼新数据集可检验 AI 模型是否公平对待不同人群索尼人工智能发布了名为“公平以人为本图像基准”（FHIBE）的公开数据集，旨在解决计算机视觉模型中的偏见问题。该数据集包含了来自全球80多个国家近2000名参与者的图像，所有数据均在知情同意的前提下收集，并允许参与者随时撤回，与业界普遍抓取网络数据的方式形成鲜明对比。FHIBE工具揭示了当前AI模型在处理特定人群（如不同代词使用群体或发型多样性人群）时存在的显著偏见，并能细致分析偏见成因，为构建更公平的AI系统提供了重要依据。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-06
面向道德AI基准测试的公平、以人为本的图像数据集本文介绍了“公平、以人为本的图像基准”（FHIBE），这是一个为解决AI数据伦理问题而创建的公开数据集。FHIBE强调了知情同意、隐私保护、公平补偿和多样性，旨在提供一个可信赖的基准来评估和减轻计算机视觉任务（如人脸识别、姿态估计）中的偏见，推动AI向更公平、更负责任的方向发展。
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2025-10-25
AI如何帮助发现宇宙中的新天体：来自澳大利亚的突破人工智能正在革新天文学研究领域，特别是在从海量望远镜数据中识别新天体方面。澳大利亚的科学家利用深度学习模型，显著提高了对来自斯隆数字巡天（SDSS）和新一代巡天数据的分析效率。通过训练AI模型识别复杂的、先前难以检测的星系、恒星和类星体，研究人员能够更快地发现宇宙中新的天体。这项技术不仅加快了科学发现的速度，也为理解宇宙的演化提供了强大的新工具。AI驱动的自动化分析正成为现代天文学不可或缺的一部分。
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2025-10-23
亚马逊推出面向其配送员的人工智能智能眼镜亚马逊周三宣布，正在为其配送员开发人工智能驱动的智能眼镜。这款眼镜旨在提供免提体验，减少配送员在手机、包裹和周围环境之间来回查看的需求。通过计算机视觉和AI感应能力，这些眼镜将实现包裹扫描、导航和送达证明采集，有望通过实时提供路线和危险信息来节省每次配送的时间。
- 2025-10-23
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- AI行业应用
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