幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
当前，视觉语言模型（VLMs）的能力边界不断被突破，但大多数评测基准仍聚焦于复杂知识推理或专业场景。本文提出全新视角：如果一项能力对人类而言是 “无需思考” 的本能，但对 AI 却是巨大挑战，它是否才是 VLMs 亟待突破的核心瓶颈？
武汉大学等发布了一篇大型视觉语言模型（LVLMs）安全性的综述论文，提出了一个系统性的安全分类框架，涵盖攻击、防御和评估，并对最新模型DeepSeek Janus-Pro进行了安全性测试，发现其在安全性上存在明显短板。
嘿，各位开发小伙伴，今天要给大家安利一个全新的开源项目 ——VLM-R1！它将 DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域，这意味着打开了对于多模态领域的想象空间！
近年来视觉语⾔基础模型（Vision Language Models, VLMs）在多模态理解和⾼层次常识推理上⼤放异彩，如何将其应⽤于机器⼈以实现通⽤操作是具身智能领域的⼀个核⼼问题。这⼀⽬标的实现受两⼤关键挑战制约：
近期关于 scaling law 的讨论甚嚣尘上，很多观点认为 scale law is dead. 然而，我们认为，高质量的 “无监督” 数据才是 scaling law 的关键，尤其是教科书级别的高质量的知识语料。此外，尽管传统的语料快枯竭了，但是互联网上还有海量的视频并没有被利用起来，它们囊括了丰富的多种模态的知识，可以帮助 VLMs 更好好地理解世界。
近年来，视觉大模型（Large Vision Language Models, LVLMs）领域经历了迅猛的发展，这些模型在图像理解、视觉对话以及其他跨模态任务中展现出了卓越的能力。然而，随着 LVLMs 复杂性和能力的增长，「幻觉现象」的挑战也日益凸显。
模型安全和可靠性、系统整合和互操作性、用户交互和认证…… 当“多模态”“跨模态”成为不可阻挡的AI趋势时，多模态场景下的安全挑战尤其应当引发产学研各界的注意。
随着语言大模型的成功，视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速，但在长上下文场景下表现却不尽如人意，这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
