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生图效果媲美GPT-4o，一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架

港科大（广州）和字节联合推出开源框架ComfyMind，它是通用视觉生成框架，能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法，媲美GPT - 4o - Image，还介绍了架构、接口等及性能评估情况。

蚂蚁灵波发布并开源了面向机器人真实任务的空间原生视觉基模 LingBot-Vision 及空间感知模型 LingBot-Depth 2.0，能让机器人更精准地感知世界，解决透明反光材质、小目标和远距离目标等视觉难题。

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。

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。

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。

具身智能产业发展迅速，但缺统一、高标准真机评测体系，成发展痛点。中山大学等机构推出 ManipArena 挑战赛，提供科学评测框架，已测部分模型，揭示不同技术路线能力边界，为产业发展提供基础。

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。

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。

文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。

Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。