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X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
Omni-Effects：首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
ICLR 2025新成果：文档检索“降本增效”，从此“开挂”
传统文档检索系统处理视觉信息丰富的文档存在瓶颈，ColPali方法直接从文档页面图像生成多向量嵌入，简化流程、提高性能、降低延迟。ColQwen - Omni在其架构上扩展到图文+音频多模态匹配。
ACL 2025 Oral | 你的模型评测搭子上线：Evaluation Agent懂你更懂AI
上海人工智能实验室与新加坡南洋理工大学合作研发 Evaluation Agent，它能按需评估视觉生成模型，有可定制、高效率等优势。框架分提案和执行两阶段，评估结果佳，未来将拓展功能。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
藏在机器人指尖的AI底座：一家触觉公司的野心｜甲子光年
本文指出机器人产业正补触觉这一课，2026年以来触觉成具身智能热门方向。但给机器人装传感器不代表其有触觉。以他山科技为例，剖析其全栈布局，探讨让机器人从物理世界获经验的路径及产业发展机会。
The Batch: 964 | Claude 亮相另一款 Opus
Anthropic发布Claude Opus 5，这是款视觉 - 语言模型，运行成本低，多任务表现优于Claude Fable 5。它在多项测试中领先，解决了Fable 5的一些问题，但也有易产生幻觉等不足。
四大AI手搓蒙娜丽莎！8次临摹，最像那版全被自己改没了
AI工具平台TryAI搭建「绘画竞技场」，让GPT - 5.6 Sol等四个视觉模型临摹蒙娜丽莎等，记录实验过程。结果显示，模型最终作品不如中途最佳版，且成本差异大，工具使用方式不同。