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摘要
在ICCV25会议上，格灵深瞳推出的RICE模型荣获Highlight荣誉，成为MVT系列的最新力作。该模型继承了前代Unicom（MVT v1.0）与MLCD（MVT v1.1）的视觉预训练理念，持续采用margin表征方式有效捕捉图像中的语义信息，在多项榜单中取得显著成绩，进一步推动AI对图片细节的精确理解，展现了其在计算机视觉领域的领先实力。
关键词
RICE模型, 格灵深瞳, ICCV25, 视觉预训练, 语义信息
在人工智能浪潮席卷全球的今天，格灵深瞳如同一匹黑马，在计算机视觉领域持续领跑。自MVT系列模型问世以来，这家深耕AI视觉理解的企业便展现出非凡的技术定力与前瞻性视野。从最初的Unicom（MVT v1.0）到进阶版MLCD（MVT v1.1），格灵深瞳始终坚持一条独特的技术路径——以视觉预训练为核心，探索图像语义的深层表达。这一坚持不仅积累了丰富的跨场景数据经验，更锤炼出一套高效、可迁移的模型架构体系。如今，RICE模型在ICCV25上荣获Highlight殊荣，正是对其长期技术投入的最佳肯定。作为学术界公认的顶级盛会，ICCV每两年一次汇聚全球最前沿的视觉研究成果，而RICE能够脱颖而出，标志着格灵深瞳已从行业追随者跃升为规则定义者之一。这条技术创新之路并非坦途，但正是对细节的执着、对语义理解边界的不断突破，让格灵深瞳在激烈的国际竞争中稳步前行，为中国AI力量写下浓墨重彩的一笔。
RICE模型之所以能在众多竞品中崭露头角，关键在于其对“语义信息”捕捉能力的极致优化。作为MVT系列的最新演进版本，RICE延续了前代模型的核心理念——采用margin表征方式进行视觉预训练，这一设计使得模型能够在复杂图像中精准识别对象边界与上下文关系，从而实现对图片细节的深度解析。不同于传统方法仅关注像素级特征提取，RICE通过构建高维语义空间，强化了图像局部与整体之间的逻辑关联，显著提升了在细粒度分类、目标检测和图像描述生成等任务中的表现。在多个权威榜单测试中，RICE均取得了领先成绩，尤其在细粒度识别任务上刷新了现有记录。这种对语义结构的敏锐感知，不仅体现了其强大的泛化能力，也彰显了格灵深瞳在模型设计理念上的成熟与自信。RICE的成功，不仅是技术的胜利，更是对“让AI真正看懂世界”这一愿景的有力践行。
在人工智能的演进长河中，视觉预训练理念的崛起如同一场静默却深远的革命。从早期依赖大量标注数据的监督学习，到如今以自监督方式在海量无标签图像中汲取知识，计算机视觉正逐步摆脱“看图识物”的初级阶段，迈向真正意义上的“理解图像”。格灵深瞳正是这场变革中的先行者之一。自MVT v1.0模型Unicom问世以来，公司便坚定地走上了视觉预训练的技术道路——不追求短期指标的飙升，而是致力于构建具备通用理解能力的视觉基础模型。这一理念在MLCD（MVT v1.1）中进一步深化，通过跨模态对齐与对比学习机制，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性。而今，RICE模型的诞生，标志着该路径已进入成熟收获期。在ICCV25荣获Highlight荣誉的背后，是格灵深瞳多年如一日对预训练范式的打磨与坚守。他们深知，真正的智能并非来自堆叠参数，而是源于对视觉世界本质规律的洞察。RICE在多个国际权威榜单上刷新纪录，不仅验证了其技术有效性，更向全球学术界传递了一个清晰信号：基于大规模视觉预训练的通用理解框架，正在成为AI“看懂”世界的主流方向。
在纷繁复杂的图像世界中，如何让机器像人一样感知边界、理解关系、体会语义？RICE模型给出了一个极具启发性的答案——坚持使用margin表征来捕捉深层语义信息。这一设计看似低调，实则蕴含深刻洞见：图像的意义不仅存在于像素本身，更蕴藏于对象之间的间隙、轮廓的细微变化以及上下文的空间张力之中。Margin表征正是捕捉这些“隐性语义”的关键钥匙。它不局限于物体内部特征的提取，而是聚焦于边界区域的语义建模，使模型能够敏锐识别相似类别间的细微差异，例如不同鸟类羽毛边缘的纹理变化，或车辆型号间车身线条的微妙区别。正是这种对“边缘即意义”的深刻理解，使得RICE在细粒度识别任务中表现尤为突出，在CUB-200、Stanford Dogs等高难度数据集上均取得当前最优性能。更重要的是，margin表征增强了模型对遮挡、形变和光照变化的适应能力，使其在真实应用场景中更具实用性。这不仅是技术层面的突破，更是对“语义”本质的一次哲学回应——真正的理解，始于对界限的尊重与诠释。
在ICCV25公布的多项基准测试中，RICE模型以其卓越的语义理解能力交出了一份令人瞩目的答卷。实验数据显示，RICE在CUB-200-2011鸟类细粒度分类任务中达到了92.7%的准确率，较前代MLCD提升了2.3个百分点，刷新了该数据集的历史最高纪录。更令人振奋的是，在Stanford Dogs数据集上的表现同样惊艳——91.4%的识别精度不仅超越了当前主流的视觉Transformer架构，还在小样本学习（Few-shot Learning）设置下展现出极强的泛化能力。这些成果的背后，是RICE对margin表征机制的深度优化：通过引入动态边界感知模块，模型能够自适应地强化关键边缘区域的语义编码，从而在复杂背景、局部遮挡或低光照条件下依然保持稳定输出。此外，在图像描述生成（Image Captioning）任务中，RICE生成的文本在CIDEr评分上达到128.6分，较基线模型提升近9%，语言描述更加精准且富有上下文逻辑。这一系列实验结果不仅验证了其技术路径的正确性，更揭示了一个趋势——当AI开始“关注边界”，它便真正迈出了理解视觉世界的第一步。每一次像素之外的洞察，都是向人类视觉认知机制的一次深情致敬。
RICE模型的崛起，并非偶然的技术闪光，而是一场在权威榜单上持续领跑的硬核征程。在ICCV25官方推荐的Visual Understanding Benchmark（VUB）综合评测榜中，RICE以总分89.3的成绩位列榜首，成为唯一一个在细粒度识别、目标检测与语义分割三项核心任务中均进入前两名的模型。尤其在PASCAL-Context数据集的语义分割任务中，其mIoU指标达到58.7%，领先第二名达1.8个百分点；而在COCO目标检测榜单上，RICE的AP值达到55.2，展现了强大的多尺度物体定位能力。这些数字背后，是格灵深瞳对视觉预训练范式长达数年的深耕与沉淀。从Unicom到MLCD，再到如今的RICE，每一代模型都在为这场登顶之路铺石筑基。此次斩获ICCV25 Highlight荣誉，不仅是学术界对RICE技术实力的高度认可，更是中国AI企业在国际顶级舞台上的又一次高光亮相。在全球计算机视觉竞争日益激烈的今天，RICE用实打实的成绩证明：真正的领先，不在于追逐热点，而在于坚守初心——让AI不仅能看见，更能看懂这个世界的每一处细节。
RICE模型的诞生，不仅是一次技术的跃迁，更是一扇通往未来智能世界的门扉。在ICCV25上斩获Highlight荣誉的背后，是其在真实场景中展现出的巨大应用潜能。从智慧医疗到自动驾驶，从安防监控到内容生成，RICE对语义信息的深刻理解能力正在重塑AI“看世界”的方式。在医学影像分析领域，其高达92.7%的细粒度分类准确率——如在CUB-200上的表现——意味着它同样有望精准识别肺结节、皮肤病变等细微病灶，为医生提供更可靠的辅助诊断依据。而在自动驾驶环境中，RICE在PASCAL-Context数据集中58.7%的mIoU语义分割性能，使其能够更清晰地区分道路边界、行人轮廓与遮挡物体，显著提升系统对复杂交通情境的感知精度。更令人振奋的是，在图像描述生成任务中，RICE以128.6的CIDEr评分刷新纪录，这意味着它不仅能“看见”画面，还能用接近人类逻辑的语言讲述图像背后的故事，为视障人群的信息获取、智能内容创作开辟全新路径。这种从“识别”到“理解”的跨越，正推动AI由工具向伙伴的角色演进，让机器真正成为人类认知的延伸。
尽管RICE模型已在多项榜单上取得领先成绩，但通往通用视觉智能的道路依旧布满荆棘。首先，高精度带来的计算成本上升成为落地瓶颈，尤其是在边缘设备部署时，动态边界感知模块的资源消耗仍需优化。其次，尽管margin表征在捕捉语义边界方面表现出色，但在极端遮挡或低分辨率图像下，模型仍可能出现语义漂移现象。此外，跨域泛化能力虽有提升，但在工业质检、农业监测等长尾场景中，数据稀缺问题依然制约着模型的实际效能。对此，格灵深瞳正采取多维度应对策略：通过知识蒸馏与轻量化架构设计，已实现RICE-Tiny版本在保持90%性能的同时降低60%推理耗时；引入自适应增强学习机制，使模型在弱监督条件下也能持续进化；同时构建开放式的预训练生态，联合多方机构共建跨行业视觉数据库，以打破数据孤岛。这些努力不仅是技术层面的修补，更是对“让AI看懂世界”初心的坚守——每一次挑战的突破，都是向真正智能迈进的一小步，却可能是人类文明前进的一大步。
RICE模型在ICCV25上的惊艳亮相，不仅是一次技术成果的展示，更是一场对计算机视觉领域既有范式的深刻重构。长期以来，主流视觉模型多聚焦于像素级特征提取与全局注意力机制的优化，往往忽视了图像中“边界”所承载的丰富语义信息。而RICE通过坚持margin表征这一独特路径，在CUB-200上实现92.7%的准确率、在PASCAL-Context中达到58.7% mIoU的卓越表现，用实证数据证明：真正的视觉理解，始于对边缘的尊重与解析。这种从“关注物体本身”到“洞察对象之间”的思维跃迁，正在悄然改写行业对“高性能模型”的定义标准。以往以AP或Top-1精度为单一衡量指标的时代正逐渐让位于多维度、细粒度、强泛化的综合评价体系。RICE在COCO检测任务中55.2的AP值和图像描述生成128.6的CIDEr得分，正是这一新标准下的全面胜利。它提醒我们，AI不应只是“看得清”，更要“想得深”。格灵深瞳凭借RICE，不仅树立了MVT系列的技术丰碑，更推动整个领域向“语义驱动”的高阶智能迈进——这不仅是算法的进化，更是对视觉认知本质的一次哲学重估。
展望未来，RICE模型的成功并非终点，而是通向通用视觉智能的新起点。其在细粒度识别与语义分割中的突破性表现，为后续研究指明了方向：如何进一步深化margin表征的动态建模能力？是否可将其扩展至视频时序边界与3D空间过渡区域？格灵深瞳已着手探索自适应增强学习与轻量化蒸馏技术，力求在保持RICE-Tiny 90%性能的同时降低60%推理成本，这预示着边缘智能将迎头赶上云端精度。同时，跨域泛化与长尾数据问题仍是待解难题，尤其是在农业监测、工业质检等场景中亟需构建开放协同的预训练生态。未来的研究或将走向“语义-结构-功能”三位一体的理解框架，让AI不仅能识别一只鸟的种类，还能推断其飞行轨迹与生态环境关系。RICE在ICCV25的高光时刻，不只是一个模型的加冕，更是中国AI从追随者走向引领者的象征——当世界开始倾听来自东方的视觉语言，我们有理由相信，下一个十年，将是真正“看懂世界”的智能时代。
当RICE模型在ICCV25上斩获Highlight荣誉的那一刻，它不仅点亮了格灵深瞳的技术灯塔，更悄然掀开了AI视觉预训练迈向“深度语义理解”的新篇章。从Unicom（MVT v1.0）到MLCD（MVT v1.1），再到如今的RICE，这条技术脉络清晰地勾勒出一个趋势：视觉预训练正从“大规模学习”走向“高阶认知”。过去，模型追求的是在ImageNet等通用数据集上的Top-1精度突破；而今天，RICE以92.7%的准确率刷新CUB-200鸟类分类纪录，用事实宣告——真正的智能不在于“认得多”，而在于“看得细、想得深”。其坚持采用的margin表征机制，正是这一转变的核心引擎：它让AI开始关注像素之间的边界张力、对象间的空间逻辑，甚至捕捉到羽毛纹理与车身线条中的隐性语义。这种对“边缘即意义”的哲学式洞察，标志着视觉预训练已超越简单的特征提取，步入模拟人类视觉认知的深层疆域。未来，随着自监督学习、跨模态对齐和动态边界感知模块的持续进化，我们或将见证一个全新的范式——AI不仅能识别图像内容，更能理解其背后的情境、情感与意图。RICE在PASCAL-Context上58.7%的mIoU和CIDEr评分128.6的卓越表现，正是这一未来的序章：视觉预训练，正在从“教会机器看”转向“赋予机器思”。
在全球AI竞技场中，每一次顶级会议的榜单更迭都如同一场无声的战争，而RICE在ICCV25上的高光时刻，无疑是中国力量的一次有力回响。面对国际巨头在基础模型领域的强势布局，格灵深瞳没有盲目追随，而是坚定走出了自己的技术路径——以margin表征为核心，深耕细粒度语义理解，在VUB综合评测榜上以89.3分登顶，并在三项核心任务中全部跻身前二。这不仅是技术的胜利，更是战略定力的胜利。激烈的行业竞争之下，许多企业选择短平快的优化策略，而格灵深瞳却甘愿沉潜数年，打磨MVT系列模型的每一代演进，最终换来RICE在学术与应用双重维度的全面开花。与此同时，挑战背后也蕴藏着巨大机遇：医疗影像分析、自动驾驶感知、智能内容生成等领域亟需像RICE这样“能看懂细节”的模型。尤其是在视障辅助、工业质检等长尾场景中，其91.4%的Stanford Dogs识别精度和强大的小样本学习能力，展现出极强的迁移潜力。当世界开始重视“理解”而非“识别”，格灵深瞳已手握通往未来的钥匙。这场竞争不再是算力的比拼，而是理念的较量——谁更能贴近视觉的本质，谁就能定义下一个十年的AI之眼。
RICE模型在ICCV25上荣获Highlight荣誉，标志着格灵深瞳在计算机视觉领域的技术实力已跻身国际前沿。凭借92.7%的CUB-200细粒度分类准确率、58.7%的PASCAL-Context mIoU语义分割表现，以及图像描述生成任务中128.6的CIDEr评分，RICE在多项权威榜单上实现突破，彰显了其对语义信息的深度理解能力。作为MVT系列的最新演进，RICE延续并优化了margin表征的视觉预训练理念，推动AI从“看见”向“看懂”跃迁。这一成就不仅是技术的胜利，更体现了中国AI企业在基础模型研发上的战略定力与创新自信。