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拒绝不必要Think：微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型
大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。
打破幻觉！Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果，但存在生成幻觉问题，特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互，按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能，减少幻觉。
4K超分Agent修图师来了！一键救活所有模糊照片
传统图像放大模型应对复杂情况力不从心，4KAgent应运而生。它基于多智能体设计，有感知、复原等模块，能为图像定制4K超分方案，在多领域测试中表现出色，无需特定领域再训练。
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
重磅开源！240亿参数力压Nano Banana 2
4月初，京东探索研究院开源JoyAI - Image - Edit图像模型。它是业内首个将「空间智能」写进底层的开源一体化图像模型，能让模型「理解空间，编辑空间」，在电商和具身智能场景极具价值。
好玩！AI模仿人类‘空像错觉’，开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架，模仿人类‘空想性错觉’，将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程，结合多种技术生成画面，但也继承了基础模型的一些局限性。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
Qwen新开源，把AI生图里的文字SOTA拉爆了
通义模型家族新开源图像生成模型Qwen - Image，是通义千问系列首个图像生成基础模型。实测其对提示词理解到位，文字渲染高保真。它具备复杂文本渲染、一致性图像编辑能力，在多基准测试达SOTA。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。