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ICCV2025 | One image is all you need，多模态指令数据合成，你只管给图，剩下的交给Oasis

近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词，成本高。本文提出 Oasis 方法，仅靠图像生成数据，打破传统输入模式，还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样，能提升 MLLM 性能。

图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。

Bind-Your-Avatar基于扩散Transformer框架，通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定，实现精准音画同步，还引入数据集MTCC和基准测试，实验显示其在身份保真和音画同步上优于现有方法。

LLM正飞速进化，METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年，一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力，不同模型表现差异大。

本文指出反思技术虽简单有效，但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因，提出轻量级缓解方案，为反思技术可解释性研究奠基。

5月中旬谷歌发布AlphaEvolve，30天攻克18年未解难题。它利用Gemini模型发现新算法，从AlphaGo获启发，能在编程空间搜索方案，或开启不靠‘灵感’的科学革命，还将改变科学家角色。

硅谷人才争夺战升级，Meta砸3亿美元疯狂挖角，众多核心研究员投奔。OpenAI则推进‘驻留计划’，培养跨界人才，成本低、能植入文化、忠诚度高，这场人才战影响AGI时代走向。

2024年9月智源研究院发布统一图像生成模型OmniGen，获社区好评。近期OmniGen升级为OmniGen2，增强多方面能力且全面开源。它采用新架构与策略，有反思机制，玩法丰富，还推出新基准优化部署。

彩云科技与北邮联合提出多路动态稠密连接（MUDD）替代残差连接，提升Transformer跨层信息传递效率。实验显示，采用该架构的模型性能显著提升，论文等均已公开。

本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开，指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准，采用纵向和横向评估方式，还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。