具身智能空间视觉死穴，终于被最新顶会彻底解决！

招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。

SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益

来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。

重构线性视觉Transformer，精度与效率双平衡 | CVPR'25

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

创新中心| AI视觉创意不再拼“出图快”，而是拼“人味浓”？

北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区，是推动影视制作基地建设的举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家伙伴。首创郎园拓展能力，项目延伸多地。

腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型

腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。

千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战

多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。

CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测

香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。

75页哈工大多模态推理大模型最新综述：感知、推理、思考与规划

哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。

【明日开幕】山洋平个展《风铎》，观一场视觉风动｜三影堂厦门

超越单文件代码生成：微软发布的ZeroRepo如何规划构建3.6万行大型软件？

微软等团队提出Repository Planning Graph（RPG），开发ZeroRepo框架，实现从零生成大规模代码库。RepoCraft基准实验显示，ZeroRepo功能覆盖率81.5%，代码近3.6万行，超现有基线，为AI驱动的软件工程开辟新路径。