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360发布全球最强视觉语言对齐模型！榜单全面领先！
360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型，几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语，团队还提出新中文多模态评测基准。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
NIPS2025｜小红书智创AIGC团队提出布局控制生成新算法InstanceAssemble
当下文本生成图像扩散模型有进展，但现有布局到图像生成方法在复杂场景表现不佳。小红书智创AIGC团队提出InstanceAssemble框架，从架构和评测应对难题，实现复杂布局下精确图像生成，有广阔应用潜力。
港大开源ViMax火了，实现AI自编自导自演
香港大学黄超教授团队开源ViMax框架，在GitHub获高星标。它借助多智能体协作实现AI自编自导自演视频，突破主流模型在长视频制作的瓶颈，采用多种策略应对技术挑战，不过在多方面仍有提升空间。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
TPAMI | DC-SAM：打破SAM交互限制，基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文，提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分，实验在多基准测试获 SOTA 性能，为视觉大模型落地提供方案。