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世界模型（二）：PlaNet 如何让 AI 学会“三思而后行”？
在前一期的《World Models》中，我们见证了 AI 如何通过“梦境”进行直觉学习与策略进化。然而，鼻祖之作的成功也留下了致命的遗憾——它无法在隐空间（Latent Space）中直接进行实时长远规划，且面对连续复杂的视觉输入时，动态预测极易飘移崩塌。
基于深度学习的图像匹配技术一览
编辑丨极市平台图像匹配应用：目标识别、目标跟踪、超分辨率影像重建、视觉导航、图像拼接、三维重建、视觉定位、场景深度计算方法：基于深度学习的特征点匹配算法、实时匹配算法、3维点云匹配算法、共面线点不变量匹配算法，以及基于深度学习的图像区域匹配等。
拥抱智能，AI视频编码技术的新探索
相较于人们手工设计的多种视频编码技术，AI编码可以从大数据中自我学习到更广泛的信号内在编码规律。大家好，我是王钊，就职于阿里云视频云，今天的分享主题是“拥抱智能，AI视频编码技术的新探索”。
苹果用AI重新发明了图像压缩：同样画质，文件只要三分之一
就在这个节骨眼上，苹果的一支工程师团队悄悄发了一篇论文，给出了他们的答案，代号:PICO。之后，同一批核心人员在 WaveOne 继续深耕，推出了面向视频压缩的 ELF-VC，在 UVG 视频测试集上相比 H.264 实现了 44% 的码率节省，同时运行速度比同类 ML 编解码器快五倍以上。
AMI Labs 冯雁：AI 迈向现实世界，世界模型不可或缺 | ICML 2026
沿着 JEPA 这一技术脉络，冯雁、 LeCun 团队已接连完成 V-JEPA、V-JEPA 2、LeWorldModel 和 VL-JEPA 等一系列标志性工作，在自监督视觉表征学习、机器人动作规划及高效视频理解等任务上取得了领先表现。
把思考折叠进序列：WeLM 617B MoE的隐式Scaling路径
做大——Scaling Law出现后，参数从百亿推向千亿，算力支出一路飙升。今年3月2日，WeLM 团队就发表了系列的第一篇博客，彼时Hidden Decoding还是一套相对朴素的早期实现，只在80B规模上跑通了初步验证。