在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
视觉世界模型 “VideoWorld 2” 由豆包大模型团队与北京交通大学联合提出。不同于 Sora 2 、Veo 3、Wan 2.2 等主流多模态模型，VideoWorld 系列工作在业界首次实现无需依赖语言模型，即可认知世界。
多模态学习（Multimodal Learning）正在推动 AI 在医学影像、自动驾驶、人机交互等领域取得突破。通过融合图像、文本、表格等多种模态，模型能够获得更全面的信息，从而显著提升性能。
基础模型时代，大模型能力的爆发，很大程度上源于在海量文本上的预训练。然而问题在于，文本本质上只是人类对现实世界的一种抽象表达，是对真实世界信息的有损压缩。
多模态大模型的研发范式，正在被彻底重构。
刚刚，YuanLab.ai团队正式开源发布源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型。
最近关于Qwen3.5还有其幕后团队，市场上的讨论沸沸扬扬，但今天我们不聊八卦，主要讲讲干货。
统一多模态模型在多模态内容理解与生成方面已展现出良好效果，但目前仍主要局限于图像领域。
伴随多模态大模型的发展，GUI Agent正成为人机交互的新范式。
没有图片，也能预训练多模态大模型?在多模态大模型（MLLM）的研发中，行业内长期遵循着一个昂贵的共识：没有图文对（Image-Text Pairs），就没有多模态能力。
