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Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
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。
一个模型场景通吃！它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠
长期以来，机器人系统多依赖专有模型，场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场，它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景，回应了通用泛化命题。
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。
ICCV 2025 | 机器人自主探索未知复杂空间？GLEAM破解主动探索建图的泛化难题
文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM，搭建GLEAM - Bench基准，设计通用策略，实现零样本适配未知空间，在多指标上超越先前方法。
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。