学术

CVPR 2025 一行Dropout干翻多类异常检测？Dinomaly用“极简主义”刷出SOTA

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论文提出Dinomaly方法，通过简化模型和创新技术解决了多类别异常检测中的性能问题。模型在多个数据集上达到SOTA表现，首次让多类统一模型超越单类专用模型，具有优异的可扩展性和易用性。

Meta出走华人创业团队，种子轮800万美元，要打造视觉AI记忆大脑

作者

Memories.ai，一个由前Meta Reality Labs顶尖科学家团队创立的AI研究实验室，宣布完成800万美元种子轮融资。他们通过核心创新——大视觉记忆模型（LVMM），解决了人工智能系统在视频处理中的「金鱼记忆」问题，赋予AI无限视觉记忆的能力。

AI也怕压力大？REST多题评测挑战推理极限，DeepSeek性能暴跌近30%

作者

给 AI 一场压力测试，结果显示顶级模型在多任务并行推理场景下表现大幅缩水。研究团队设计的 REST 框架在一个 prompt 中同时抛出多个问题，揭示了大模型在实际应用中的不足之处，并提出新的评测方法来提升评估效果。