世界模型和具身大脑最新突破：90%生成数据，VLA性能暴涨300%｜开源
世界模型和具身大脑最新突破：90%生成数据，VLA性能暴涨300%｜开源VLA模型性能暴涨300%，背后训练数据还首次实现90%由世界模型生成。
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8072 点击 2025-12-02 17:02
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VLA模型性能暴涨300%，背后训练数据还首次实现90%由世界模型生成。
在 Vision-Language Model 领域，提升其复杂推理能力通常依赖于耗费巨大的人工标注数据或启发式奖励。这不仅成本高昂，且难以规模化。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
近一年以来，统一理解与生成模型发展十分迅速，该任务的主要挑战在于视觉理解和生成任务本身在网络层间会产生冲突。早期的完全统一模型（如 Emu3）与单任务的方法差距巨大，Janus-Pro、BAGEL 通过一步一步解耦模型架构，极大地减小了与单任务模型的性能差距，后续方法甚至通过直接拼接现有理解和生成模型以达到极致的性能。
在美国也出现了一种“开源重新兴起”的现象，某种意义上是对中国发展的反应。所以美国开始重新推动大量开源。
2025 年 1 月创立了一家专注“实时交互多模态内容”的 AI 初创企业；同年 2 月完成种子轮，由红杉中国和 IDG 资本联合领投；8 月 Pre-A 估值突破 4 亿美元；11 月 A 轮估值 突破13.2亿美元。换算一下，这家才刚满一岁的“tiny AI venture”，如今的身价已经站进全球视频模型创业公司第一梯队
终于，几天前登上 Artificial Analysis 榜首的神秘模型 Whisper Thunder (aka) David 现出了真身。
随着大语言模型（LLM）的商业价值快速提升，其昂贵的训练成本使得模型版权保护（IP Protection）成为业界关注的焦点。然而，现有模型版权验证手段（如模型指纹）往往忽略一个关键威胁：攻击者一旦直接窃取模型权重，即拥有对模型的完全控制权，能够逆向指纹 / 水印，或通过修改输出内容绕过指纹验证。
字节新视频模型Vidi2，理解能力超过了Gemini 3 Pro。
本文为Milvus Week系列第一篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY1内容划重点：