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ICCV 2025 | 港科、牛津大学发布AlignGuard，文图生成模型可规模化安全对齐框架
随着文图生成模型广泛应用，其安全防护机制有限。ICCV 2025上，港科、牛津大学推出AlignGuard，是文图生成模型可规模化安全对齐框架，通过生成CoProV2数据集等实现安全对齐，实验效果佳。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
NeurIPS Spotlight｜运动遮挡都不怕，0先验、一段视频精准预测相机参数
论文一作李放等为解决传统方法在动态场景预测相机参数的难题，提出 ROS - Cam 方法，涵盖补丁式跟踪滤波器、异常值感知联合优化、双阶段训练策略，代码即将开源。
DeepSeek 新模型 R1-0528 悄悄开源，与o3 相当，实测来了。
DeepSeek团队悄无声息地在Hugging Face上开源推理模型新升级版DeepSeek R1-0528，基于DeepSeek-V3-0324模型，架构和训练方法有改进，性能与o3相当，实测表现不错。
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。
面壁MiniCPM4推理速度3倍，碾压同尺寸Qwen3，阿里上眼药了~
面壁发布包含10个模型的MiniCPM4系列，其推理速度快。它有高效模型架构、学习算法、高质量训练数据和推理系统等创新点，还给出了MiniCPM4实战代码及启用InfLLM v2的参数设置。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
别学提示词，学逻辑
作者黄益贺认为别学提示词、别买相关课程，因其本质是通用沟通技巧，靠逻辑和方法论。还提到提示词上层是针对模型优化，但普通用户做好底层就行，靠提示词收割流量挺无聊。
开源一个非常漂亮的文章配图 Skill
作者将给文章配图的经验做成 `guizang-material-illustration` Skill 开源。它能把文章等内容变成带中文标签解释图，适配多种场景，解决配图难题，还做了多项优化，介绍了适用场景、安装使用方法。
全员本科生！何恺明组新作：文生图，258M参数就够了
何恺明携本科生团队推出文生图模型MiniT2I，基于MM - JiT架构，仅用258M参数实现不错效果，训练成本低。该架构删繁就简，去掉VAE和AdaLN等模块，性能提升，展现出与工业级模型的竞争力。