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抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
一个模型统一4D世界生成与重建，港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。
比NotebookLM更好的「开源播客」，可根据多模态内容生成30分钟以上播客音频。
Podcastfy是开源Python工具，能把文本、图片等多模态内容，借生成式AI转化为播客。它支持自定义，适配多种语言和文本转语音模型，能生成2 - 5分钟或30分钟以上的播客，使用体验比NotebookLM好。
不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？
文章指出企业训练多模态助手，30B 参数的开源多模态模型如 Qwen-VL-30B 是不错选择，但多模态场景下显存需求大。联想 ThinkStation PGX 解决了显存难题，还介绍其性能、优势、适用场景及服务等。
重新定义检索！一款真正“跨模态”的 RAG 模型来了！用音频搜视频、文本找音乐！
传统RAG有速度慢、细节丢失等问题。Vidore开源的ColQwen - Omni 3B多模态RAG模型，支持跨模态检索，能直接处理音视频原始数据，保留细节，检索速度快，还具备轻量高效等特性，适用于多场景。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
DeepSeek识图模式是个新模型？！一手实测在此（没错我被灰度到了）
作者喜提DeepSeek识图模式灰度测试，实测发现其非思考模式速度快，推理有幻觉；思考模式推理慢且冗长。实用功能如OCR、复原HTML较靠谱，但色盲测试偶翻车。该模式或用独立视觉模型，且多模态进展超预期。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。