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ICLR 2026｜原生多模态推理新范式ThinkMorph ，让文字与图像在统一架构中共同演化

NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。

在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。

Anthropic正式发布Claude Opus 4.7，定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流，视觉能力大幅提升，在多方面超越对手，普通用户使用有三大变化。

在视觉语言模型取得突破的当下，长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP，采用‘混合精度’策略，在多基准测试中超越现有方案，单卡可处理3小时视频，为实际应用带来新可能。

本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享，分析语言与视觉原生模型架构区别，介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展，如Grounding DINO和DINO - X，还探讨其在多领域的应用和潜力。

英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。

Claude 4核心成员对谈指出，强化学习在语言模型上奏效，可验证奖励的强化学习（RLVR）比RLHF更优，模型有望从「专才」向「通才」过渡，未来AI智能体将完成白领工作，人们应做好准备。

MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。

至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。

杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5，经约15万亿视觉与文本混合数据预训练，有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优，成本低于对手，还能提升办公生产力。