「视觉世界模型」共找到 8108 篇相关文章
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
首款推理具身模型，谷歌DeepMind造！自主理解/规划/执行复杂任务，打破一机一训，还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列，由GR 1.5和GR - ER 1.5组成，结合视觉、语言与动作，实现“规划 + 执行”闭环，还提出Motion Transfer机制，能跨机器人迁移技能。
想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型，从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型，在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型，解决通用大模型在物理世界的局限，在多项任务表现出色。
首创像素空间推理，7B模型领先GPT-4o，让VLM能像人类一样「眼脑并用」
当前主流视觉语言模型（VLM）依赖文本token间接翻译视觉信息，缺乏直接视觉操作能力。滑铁卢大学等团队提出「像素空间推理」范式，让VLM能像人类一样「眼脑并用」，在四大视觉推理基准测试中，7B的Pixel - Reasoner表现碾压GPT - 4o等。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
更少的token生成更好的图！香港大学联合阶跃星辰等让AI绘画真正理解了再画
香港大学、阶跃星辰等用VFMTok新方法，让图像生成模型借用顶级视觉AI的眼睛看世界，实现更快、高质量图像生成，且无需复杂引导技巧。它改变图像理解方式，将像素死记硬背转为语义理解。
哈佛《Science》研究：大模型已碾压人类医生！
哈佛医学院等团队让OpenAI o1系列大模型与数百位医生在多项测试中较量，大模型在各项诊断和管理推理任务上全面超越人类专家，不过当下模型处理非文本信号有局限。
最鲁棒的MLLM！港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。
Mistral 3发布，14B多模态小模型表现优异
Mistral AI第三代模型发布，含三个小型密集模型和稀疏混合专家模型Mistral Large 3，全用Apache 2.0许可。有多项技术亮点，Ollama等支持部署微调，还给出实用配置建议。