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以下是超大图像处理相关的文章

2025-11-21
视觉干草堆：评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息方面的能力人类擅长处理海量视觉信息，这对实现通用人工智能（AGI）至关重要。本文介绍了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是一个首个“视觉中心”的“针在干草堆中”（NIAH）测试集，旨在严格评估大型多模态模型（LMMs）处理长上下文视觉信息的能力。研究揭示了当前LMMs在视觉干扰、多图推理和信息位置敏感性方面的三大核心缺陷，并提出了创新的RAG解决方案MIRAGE以提升性能。
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2025-10-21
xT：用于大型图像中更大上下文的嵌套分词计算机视觉领域在处理超大尺寸图像时面临巨大挑战，现有方法（如下采样或裁剪）会导致信息和上下文的严重丢失。伯克利BAIR的研究团队推出了$x$T框架，旨在无需妥协地端到端建模大型图像。$x$T通过嵌套分词，结合区域编码器和上下文编码器，实现在当代GPU上高效聚合全局上下文与局部细节，有望解决高分辨率图像处理的瓶颈。
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2025-10-13
告别像素损失：Berkeley BAIR 推出 xT 框架，实现在现代 GPU 上端到端处理超大图像 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/03/21/xt/ 原文作者：Ritwik Gupta, Shufan Li, Tyler Zhu, Jitendra Malik, Trevor Darrell, Karttikeya Mangalam
- 2025-10-13
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- AI基础/开发
- AI工具应用