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RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP：超越CLIP等，多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。
离谱！我以为它只是提示词合集，结果 16.4 万 Star prompts.chat 直接把 Prompt 收藏夹干成团队资产库
一开始以为 prompts.chat 只是提示词合集，实际它把零散 Prompt 变成可搜索、可自托管、可接工具链的团队资产库。截至 2026-06-29，它在 GitHub 有 16.4 万 Star，还介绍了其功能、适用场景和局限。
Bolt、Lovable使用10大技巧 | 一行提示词构建沉浸式故事型个人站点（别用简历了，丢给AI建个网站）
文章分享用Bolt、Lovable、Cursor打造个人网站的技巧。介绍四步法则，包括告知自身情况、定风格、提喜欢品牌、添加动画，还给出完整提示词模板，称提示越精细效果越好。
ImageNet分数越高，生成反而越糊？iREPA给出解释
Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
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。
Nano Banana Pro 一键极速分镜
Nano Banana Pro能通过一个提示生成叙事型九宫格分镜，用户可构思故事或修改已有故事，还能放大分镜、提示AI修改，该流程极大提升视觉叙事速度，文中还给出提示词示例及任务要求。