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中英双语、29项第一、像素级理解：360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型，在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图，中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法，还在多业务落地并开放API。
图文跨模态“近视”问题破局：360开源新模型 FG-CLIP，实现细粒度图文对齐突破｜ICML2025
360人工智能研究院发布 FG - CLIP 模型，攻克图文细粒度对齐难题，成果被 ICML 2025 接收并开源。它采用双阶段训练等策略，在多任务评测中超越对比模型，推动跨模态研究产业化落地。
360开源高质量图文对齐数据集！收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本，让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集，包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本，能提升模型图文对齐能力，还介绍了构建方法、分析及应用前景。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
重新定义检索！一款真正“跨模态”的 RAG 模型来了！用音频搜视频、文本找音乐！
传统RAG有速度慢、细节丢失等问题。Vidore开源的ColQwen - Omni 3B多模态RAG模型，支持跨模态检索，能直接处理音视频原始数据，保留细节，检索速度快，还具备轻量高效等特性，适用于多场景。
年度AI论文！全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破：小模型“套出”大模型隐藏思维链，Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。