cvpr

Sergey Levine宣布他将在CVPR研讨会上就计算机视觉和机器人策略泛化的测试时缩放以及基础模型的部署发表演讲。

NVIDIA研究在CVPR上展示三篇论文：GraspGen-X（零样本抓取基础模型）、LCDrive（高效自动驾驶推理）和NitroGen（通用游戏AI基础模型），强调物理AI系统的大规模训练。

NVIDIA在CVPR上宣布了新的物理AI智能体技能，用于加速自动驾驶汽车、机器人和视觉AI的研究，包括神经重建、模拟和强化学习工具。

NielsRogge 发推文分享所有CVPR论文的链接。

一位Hugging Face团队成员宣布为重启的PapersWithCode网站增加会议支持功能，用户可浏览所有CVPR 2026论文及其arXiv ID，按任务分类，并关联GitHub、项目页面和Hugging Face资源。

Papers With Code 推出了一项功能，可按领域浏览所有 CVPR 2026 被接受的论文，并提供代码、项目页面和 Hugging Face 工件的链接，包括 Oral 和 Spotlight 论文。

NVIDIA 的 LocateAnything 是一个重新思考边界框预测的视觉语言检测模型，现已成为 Hugging Face Space 并在该平台上排名第一。该空间模板由 @_akhaliq 创建。

NVIDIA 推出了 LocateAnything，这是一个统一的生成式定位与检测框架，采用并行框解码（Parallel Box Decoding）来提升解码吞吐量和定位精度。该工作将在 CVPR 2026 上进行展示。

一篇 CVPR 2026 已接收论文被指控在未引用的情况下，照搬早前 arXiv 预印本的公式、图表与核心思想，暴露会议反抄袭机制的漏洞。