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- 视觉大模型技术与应用
- 视觉大模型可以解决传统机器视觉方案的标注成本高、泛化能力弱、场景迁移难的痛点。本讲座介绍视觉大模型的解决方案和行业实践经验。
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- 主讲：刘老师,哈佛大学人工智能方向博士后/高级访问学者
- 时间：2026年1月24日
- 费用：免费
- 地点：在线交流，会议网址报名接收后通知
- 限制人数：100人
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- 交流安排
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- 1. 行业为什么需要视觉大模型
• 传统视觉方案的痛点
• 大模型带来的改变
2. 视觉大模型的通用能力底座
• 通用检测、分割、识别
• 零样本 / 小样本
• 语言驱动视觉理解
3. 图像分割大模型的行业实践
• 工业与制造
。SAM：工件、缺陷区域分割
。 Grounded-SAM：语言描述定位
• 异常安防与城市治理
。 SAM2：视频目标连续分割
。 Semantic-SAM：城市要素语义分割
• 机器人与智能系统
。Sa2VA：视觉能力进入 Agent
。 从“看见”到“行动”
4. 行业落地模式总结
• 大模型 ≠ 直接替代业务系统
• “大模型 + 行业规则 + 小模型”的组合路线
5. 未来展望
• 视觉大模型的产业化趋势
• 从单点算法到智能平台
- 目标听众：关注AI的技术人员
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