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CVPR 计算机视觉与模式识别会议

CVPR （计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉领域公认的顶级会议，我们聚焦其中的图像理解、三维重建、生成模型与底层视觉等核心议题。在这里，我们以精简、客观的方式梳理论文脉络，为视觉领域的研究者与从业者提供一份可靠的技术索引。

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从「3D相册」到「物理底座」：CVPR 2026 开启 3DGS 的具身智能时代

秒级前馈生成、Neural ODE 物理碰撞与真实抗噪建图，3DGS 正演变为机器人模仿学习的数字孪生工厂。

张璐 2026/08/17 12:41

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【计算机丨科研】北京工业大学计算机学院在国际顶级会议CVPR/ICML/ICCV/MM/Euro-Par/IJCAI/ICRA/ICMR/MICCAI等发表多项研究成果｜IJCAI 2026

计算机学院近期多项研究成果录用，展现了学院在这些领域的研究水平和实力。

袁毓婉 2026/08/11 15:09

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顶会+3！无问芯穹与清华大学等联合团队三项成果入选 CVPR 2026 Oral 及 RSS 2026｜RSS 2026

近日，国际顶级学术会议 CVPR 2026 与 RSS 2026 先后公布录用结果。

袁毓婉 2026/08/03 17:53

人工智能学术

GAIR Paper 108 | CVPR 2026 冠军奖论文：4K 参数撬动 VLA 泛化，空间才是真正的瓶颈！

机器人在新场景下失灵，根源不是不懂物理，而是空间表征错了——用极少参数校准这一层，就能打开通往原生世界动作模型的路。

张璐 2026/07/17 14:22

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科研快报 | 统计与数据科学系2026年上半年 34 篇论文登 ICML、CVPR 等国际顶级会议

共发表论文34篇，成果覆盖可信人工智能、人工智能的安全隐私、大模型路由、大语言模型、图像生成等。

陈淑瑜 2026/07/01 17:30

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GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026

从“谁被关注”到“谁在变化”，重新定义Token的重要性。

陈淑瑜 2026/06/25 14:45

人工智能

CVPR 2026 | 视觉脑机迈向双向交互！神经流模型 NeuroFlow 打通视觉与神经的双向通道

打通视觉感知与神经活动之间的双向通路，为理解人类视觉认知机制、构建下一代通用视觉假体与双向脑机接口提供了全新范式。

陈淑瑜 2026/06/12 17:36

人工智能

GAIR Paper 100：告别「一属性一训练」，美图&北交大提出统一属性编辑框架 All-in-One Slider | CVPR 202

All-in-One Slider 实现了对人脸属性的连续精细化控制，并最大限度地保持了图像整体结构及面部细节信息。

陈淑瑜 2026/06/12 16:38

人工智能

GAIR Paper 099：中科大&智象未来：强模型打底、轻模型精修，重塑视频超分体验丨CVPR 2026

PS-SR：兼顾速度、细节与稳定性，让低清画面更可信。

郑佳美 2026/06/12 14:28

人工智能

GAIR Paper 098：模型适应性研究盘点：从保留旧知识，到适应真实世界 | CVPR 2026

稳定性，正在成为大模型落地的关键命题。

郑佳美 2026/06/12 14:25

人工智能

CVPR 2026 oral | Mapping Networks：将模型优化锁定在低维流形，训练参数量骤降500倍性能却更强了！

该方法在图像分类、Deepfake检测、图像分割等复杂任务中，不仅将可训练参数量降低了200到500倍，甚至在多项任务中反超了全参数训练的基线模型！

陈淑瑜 2026/06/11 13:56

人工智能

视觉语言 ViT 的细粒度能力被低估了吗？CVPR 2026 UniRefiner：也许只是特征图太“脏”

很多大规模 VLM 并非没有细粒度感知潜力，而是其视觉编码器输出的 feature map 中存在高比例、模式复杂的伪特征，掩盖了模型原有的空间感知能力。

陈淑瑜 2026/06/11 13:51

人工智能

CVPR 2026｜DeepMind 出品 CaptionFormer：视频的每个物体，都能被跟住、分出来、说清楚

用 VLM 生成 object-level supervision，再训练专门模型，是一个很可复用的思路。

陈淑瑜 2026/06/11 13:44

人工智能

从诺奖项目到生成式药物设计，Latent Labs 创始人 Simon Kohl：AI 正在让生物学进入「可编程时代」 | CVPR 2026

从AlphaFold到智能体，药物设计跃迁。

吴思梦 2026/06/09 15:49

人工智能

CVPR 26 最佳论文 | 谷歌 DeepMind 放大招：一个 Transformer 直接“看懂”动态世界，4D 重建速度飙到 200+ FPS

它把 4D 场景理解，从“暴力全量输出”，改成了 “统一接口、按需查询”。

陈淑瑜 2026/06/09 15:40

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