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今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。
豆包大模型2.1 Pro正式发布。但字节这次没有像某些厂商那样疯狂堆参数、刷榜单，而是把刀锋对准了一个更硬核的方向：让AI真正能“干活” 。作为本次大会发布的主力模型，豆包2.1 Pro 在 Coding（编程）、Agent（智能体）、VLM（视觉语言模型）三大核心方向实现能力跃升，多项评测表现优于Claude Opus 4.6
大模型已经能流畅对话、看图识物，但一个更底层的问题始终没被真正解决——它们是否「理解」了我们所处的三维世界？
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
基于视觉语言模型（VLM）的多智能体系统（MAS）正成为复杂多模态协作的核心方案，却被一个致命痛点死死卡住：多智能体视觉幻觉滚雪球——单个智能体的视觉误判通过纯文本信息流逐级放大，早期细微错误最终演变成系统性崩溃。
今天的大型视觉语言模型（VLM）做离线视频分析很强，但一到实时场景就尴尬： 视频在往前走，模型还在“补作业”。
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
当前，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人，归根结底在于其互联网原生的基因。
近日，liko.ai 宣布完成首轮融资，由商汤国香资本、东方富海、讯飞创投、洪泰基金、正轩投资、面壁智能等多家产业及财务投资机构联合投资，光源资本担任孵化方及独家财务顾问。本轮融资将用于端侧视觉语言模型、AI 原生硬件以及家庭多模态通用终端研发。