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无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
内行被外行指导、时刻担心被裁，Meta 人现在迷茫又内卷
据《金融时报》报道，Meta首席AI科学家Yann LeCun计划离职创业。他不满公司内部变化，与扎克伯格战略分歧大。Meta近年受大模型冲击，内部现‘外行指导内行’、员工迷茫内卷等问题，还要求元宇宙部门用AI提效5倍。
VQA高分是在看图，还是在记答案？ReKey只更新决定答案的那一小块
视觉问答模型准确率提升，但高分可能源于记忆。浙江大学等团队提出 ReKey，保留真实场景，只更新决定答案的视觉线索，使评测面向未见过内容，且多数环节可自动完成。
Meta出走华人创业团队，种子轮800万美元，要打造视觉AI记忆大脑
由前Meta顶尖科学家创立的Memories.ai获800万美元种子轮融资。其大视觉记忆模型LVMM解决AI‘记忆缺失’问题，在多领域刷新SOTA基准，应用潜力大，还开放API及网页应用。
文本已死，视觉当立！Karpathy狂赞DeepSeek新模型，终结分词器时代
DeepSeek新成果DeepSeek - OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑，开源一夜获4.4k星。Karpathy力挺，认为应赶走分词器，展望视觉成通用输入前景，马斯克有更科幻猜想。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗？中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本，中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知，含三大任务及衍生版本，测试结果有‘U型曲线’，还评测多种尖端模型。
Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。
镜头被油污糊住，机器人还稳定操作？北大/清华等给VLA加一道信息筛选，不靠额外数据，效率提升14x，真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。
3.4K星Apple出品FastVLM：视觉TTFT效率提升85倍，凭啥这么牛！
文章指出VLM在实际生产应用中因高分辨率图像存在效率问题，介绍Apple出品的FastVLM解决方案，阐述其架构、训练过程，展示在多个基准测试的性能，凸显在高分辨率输入下提升效率的优势及实际应用价值。