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成果三年两登Nature封面，这支清华团队想让AI换个方式看世界

清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化，重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息，构建互补通路，团队还研究算法融合信息，目前芯片进展良好。

浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V，将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面，经三阶段构建。实验显示，现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显，为模型发展指明方向。

最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。

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。

10月19日，中国移动副总经理陈怀达在2025世界VR产业大会演讲指出，VR与AI深度融合，‘AI+’时代有‘三个加速融合’趋势。他还提出关注方向，分享了中国移动‘VR+AI’融合发展体系实践。

格灵深瞳公司灵感团队自研的视觉模型基座RICE（MVT v1.5）刷榜多项视觉任务，在ICCV25获Highlight荣誉。它延续MVT系列理念，提升图片内部视觉特征差异性，在多任务验证中表现优异。

视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。

东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。

小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。

DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。