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上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF:利用「验证非对称性」,只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究,提出RRVF框架,利用「验证非对称性」,仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统,通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型,实验显示效果佳,证明验证法则力量。
从视觉出发统一多模态!颜水成团队最新研究:不再把图像编解码器塞进LLM|ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发,用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA,挑战多模态“语言中心论”,在多任务表现出色。
国内第一视角数据最早押注者,北大卢宗青:隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径,创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线,成本低、推理快,还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。
东方理工团队提出HiDrop:重构MLLM计算路径,压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练和预填充加速。
CVPR 2026 Workshop征稿|从感知到推理,ViSCALE 2.0 邀你重塑计算机视觉的 System 2
2026年6月,CVPR第二届计算机视觉推理扩展研讨会(ViSCALE 2026)将在美国回归。由顶尖机构学者联合举办,将汇聚顶尖学者探索视觉模型突破瓶颈之法。会议亮点多,还开启论文征稿,欢迎积极投稿。
CVPR 2026|突破3D空间推理瓶颈:北大联合南科大提出QuatRoPE,让大模型精准理解三维物体关系
北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE,改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰,构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收,代码与模型已开源。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目,开源模型基本乱猜?MMSI-Bench:多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench,这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板,还开发自动化错误分析流程助力改进。
是「福尔摩斯」,也是「列文虎克」,智谱把OpenAI藏着掖着的视觉推理能力开源了
智谱开源视觉推理模型 GLM-4.5V,还同步开源桌面助手应用。此模型视觉推理能力强,在图像识别、视频理解、前端复刻、图表处理等多方面表现出色,技术创新使其达开源 SOTA 水平,推动行业注重实用价值。
字节扣子空间上新一键转播客功能,现在我们真成同事了|甲子光年
5月27日,字节跳动旗下AI协同办公平台扣子空间新增播客功能。其播客音频生成功能让AI从‘说什么’跨越到‘怎么说’,适用于多场景。扣子空间还具备跨模态协作等能力,引入MCP协议,免费开放核心功能。
突破高分辨率图像推理瓶颈,复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈,复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO,能让模型精准推理,还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力,避免依赖昂贵标注。