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2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开，介绍多模态大模型探索研究，涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束，破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。
神秘「牛来」模型果然是智谱！GLM首个原生多模态，还用的国产卡
神秘模型「牛来」真身曝光，是智谱刚开源的 GLM - 5.3 Flash，为 5 系列首个原生多模态模型。它尺寸小能力强、价格低，用国产卡，实测多模态和 Coding 能力出色，架构全新，开源后将模型、算力和生态结合。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。
ICML 2025｜多模态理解与生成最新进展：港科联合SnapResearch发布ThinkDiff，为扩散模型装上大脑
现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力，在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上，港科联合SnapResearch提出ThinkDiff，以较少资源让扩散模型有思考能力，开辟多模态理解生成新路径。
5个月估值120亿！OpenAI前CTO自曝首个多模态AI，竟要免费开源
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab获20亿美元融资，估值达120亿美元。未来几个月将发布首个多模态AI产品，还会开源部分组件，团队全力构建多模态AI以增强人类能力。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
Sora2甚至可以预测ChatGPT的输出
Sora2表现太卷，能预测ChatGPT输出，模拟交互还能渲染HTML，懂代码也懂物理，能体现玻璃折射现象，还能精准还原游戏支线任务关键要素，或基于LLM训练。
多模态技术爆发元年，行业应用如何落地？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目，邀上海交大赵波、快手高欢、腾讯邵帅探讨多模态大模型。谈及技术挑战、开源闭源、行业落地等，还分享精彩观点，如先大后小蒸馏提效，垂直模型现阶段更优。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。