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Qwen3-VL-Plus
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CodePercept 利用代码而非仅靠推理来提升 LLM 的视觉感知能力
上海交通大学和 Qwen 团队的研究人员推出了一种名为 CodePercept 的新方法，旨在增强大型语言模型在 STEM 任务中的视觉感知能力。他们的研究表明，提升视觉感知能力，而非仅仅是推理能力，是模型解决科学和数学问题的关键瓶颈。CodePercept 利用代码作为精确的视觉理解语言，使模型能够生成准确表示图像内容的、可执行的代码，从而克服自然语言描述的固有歧义。
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AI系统使用双通道VLM方法对视频中的罕见交通事件进行定位
研究人员开发了一种新颖的双通道管道，无需微调即可识别监控视频中的罕见交通事件。该方法首先对整个视频中的事件进行粗略定位，然后在第二通道中精炼时空细节。该系统利用不同的视觉语言模型，Qwen3-VL-Plus 用于定位，Gemini 3.1 Flash-Lite 用于分类，在 ACCIDENT@CVPR 2026 基准测试上取得了最先进的成果。