标签：计算机视觉
共 3 篇相关访谈。
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Justin Johnson：世界模型与空间AI的未来
World Labs联合创始人Justin Johnson在播客中探讨了世界模型与空间AI的前沿。他解释了为何超越语言的能力是AI的重要前沿，介绍了不同的世界建模方法，并分享了World Labs的Marble系统如何从图像生成可导航的3D世界。Johnson认为，未来模型需融合理解、生成与模拟能力，以支持从虚拟环境到物理世界智能体的广泛应用。
JJustin JohnsonWorld Labs联合创始人
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图像生成需要超越更大模型的新思路
高通技术副总裁Fatih Porikli在TWIML AI Podcast中指出，当前文本生成图像模型在追求逼真度的同时，仍面临可控性、正确性及边缘设备高效部署等核心挑战。他介绍了其团队在CVPR 2026上提出的多种解决方案，包括改进训练目标、分离场景规划与渲染、在边缘设备高效生成高分辨率图像以及消除AI图像编辑中的可见伪影等，为图像生成技术的下一阶段发展指明了方向。
FFatih Porikli高通技术副总裁
脑启发AI：从视觉皮层到递归皮层网络
神经科学家Dileep George探讨了理解大脑对构建真正智能AI的重要性。他批评了‘蓝脑计划’等纯模拟方法，主张必须从计算和信息处理角度理解大脑。其团队开发的递归皮层网络(RCN)受视觉皮层启发，具备反馈连接和动态推理能力，能以极少样本学习，并在验证码破解等任务上展现出强大的泛化能力。
D迪利普·乔治神经科学家、人工智能研究员，Vicarious联合创始人