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确认！DeepSeek多模态AI已经开测
DeepSeek研究员陈小康、陈德里确认其V4视觉模式开始灰度测试。更新后出现识图模式，具备真实图像理解能力。陈小康是多模态研究组负责人，陈德里负责语言模型等核心方向，V4可谓满血归来。
DeepMind 提出 CaMeL，抵御 LLM 提示词注入
谷歌DeepMind研究人员提出CaMeL，作为围绕LLM的防御层，通过提取查询中的控制流和数据流阻止恶意输入，能在AgentDojo基准测试中抵御67%攻击，采用传统软件安全原则。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元，传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型，Qwen3-VL-Embedding负责“海选”，Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”，技术亮点多，实验表现优异。
OpenAI 新的学习模式的系统提示词
本文介绍OpenAI新学习模式的系统提示词，包括严格规则，如了解用户、温故知新等，还说明了可做的事，如教授新概念、辅导作业等，强调语气方式及不要直接给答案。
教你用 Lovart 生成超炫 PPT 视频封面
受海外老哥启发，探索出用 Lovart 生成动态 PPT 背景的提示词，提示词放评论区。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
开源SOTA！商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1，用NEO - unify架构让像素和文字自由协作，多项指标达开源SOTA，适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务，虽有局限，但后续优化值得期待。
大涨240%，Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中，大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案，构建M4DocBench评测，性能远超现有方案，还适用于多产业场景。