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NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
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。
ICCV25 Highlight｜格灵深瞳RICE模型狂刷榜单，让AI「看懂」图片的每个细节
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。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
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。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
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刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
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。
Gemini负责人爆料！多模态统一token表示，视觉至关重要
Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi与谷歌AI Studio产品负责人探讨Gemini多模态技术，涉及设计理念、应用及发展方向。指出多模态对构建AGI重要，还介绍Gemini 2.5视频理解亮点与‘万物皆视觉’理念。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
Nature子刊：攻克医疗器械「看不清」难题，赋予自动驾驶视觉
MicroSyn-X首创无需真实数据的AI合成影像技术，让机器在无标注虚拟X光中学会追踪微型手术器械，突破医疗数据稀缺瓶颈，为自动化微创手术提供新路径，且代码和数据已开源。
「听觉」引导「视觉」，OmniAgent开启全模态主动感知新范式
针对端到端全模态大模型痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，它基于「音频引导」，用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变，在多基准测试中超越开闭源模型。
数据蒸馏的双重突破：从几何保真到对抗鲁棒
深度学习中，数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能，但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案，且代码已开源。