本文来自加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）、苹果公司（Apple）与加州大学伯克利分校（UCB）的合作研究。第一作者刘彦青，本科毕业于浙江大学，现为UCSC博士生，研究方向包括多模态理解、视觉-语言预训
LLM.265研究发现，视频编码器本身就是一种高效的大模型张量编码器。原本用于播放8K视频的现成视频编解码硬件，其实压缩AI模型数据的效率也非常高，甚至超过了许多专门为AI开发的方案。该工作已被世界微架构大会MICRO-2025正式接收，相关成果将于今年10月在首尔进行展示与讨论。
目前的 HOI 检测方法普遍依赖视觉语言模型（VLM），但受限于图像编码器的表现，难以有效捕捉细粒度的区域级交互信息。本文介绍了一种全新的开集人类-物体交互（HOI）检测方法——交互感知提示与概念校准（INP-CC）。
擅长「种草」的小红书正加大技术自研力度，两个月内接连开源三款模型！最新开源的首个多模态大模型dots.vlm1，基于自研视觉编码器构建，实测看穿色盲图，破解数独，解高考数学题，一句话写李白诗风，视觉理解和推理能力都逼近Gemini 2.5 Pro闭源模型。
声音理解能力新SOTA，小米全量开源了模型。 MiDashengLM-7B，基于Xiaomi Dasheng作为音频编码器和Qwen2.5-Omni-7B Thinker作为自回归解码器，通过创新的通用音频描述训练策略，实现了对语音、环境声音和音乐的统一理解。
今天是 xAI 的大日子，伊隆・马斯克早早就宣布了会在今天发布 Grok 4 大模型，AI 社区的眼球也已经向其聚拢，就等着看他的直播（等了挺久）。当然，考虑到 Grok 这些天的「失控」表现，自然也有不少人是在等着看笑话。
MoCa框架把单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型，通过持续预训练和异构对比微调，提升模型性能和泛化能力，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
推理模型与普通大语言模型有何本质不同？它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」？Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器（SAEs），基于DeepSeek-R1模型，为我们提供了一把「AI显微镜」，窥探推理模型的内心世界。
当前，所有主流的视觉基础模型（如 SigLIP、DINOv2 等）都仍然在低分辨率（如 384 * 384 分辨率）下进行预训练。对比人类视觉系统可以轻松达到 10K 等效分辨率，这种低分辨率预训练极大地限制了视觉模型对于高清细节的理解能力。
