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来自上海交大、马来亚大学、CMU、MBZUAI、KIT和KAUST的团队提出VisNec（Visual Necessity Score，视觉必要性分数），用一个分数衡量每条训练样本里“图像到底起了多大作用”，被ECCV 2026收录。
扩散模型已经越来越会「画」，却还远没有学会「守住要求」。决定系统是否可靠的，已不再只是画质，而是生成结果能否持续遵守条件、维持状态，并符合人类与现实世界的基本标准。
AI 视频初创公司 Higgsfield AI 正在与投资者洽谈，筹资 3 亿美元至 5 亿美元，投资前估值为 50 亿美元，据两位知情于此次筹资活动的人士透露。Higgsfield 制作了一个用于 AI 图像和视频生成的平台，允许用户从文本创建视觉内容，并编辑视频的运动控制、音频和其他组件。
最近，清华教授、智谱灵魂人物唐杰聊得有点high。
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
据彭博社记者古尔曼报道，苹果公司负责Vision Pro头显和智能眼镜业务的负责人保罗·米德（Paul Meade）即将离职，转而加入OpenAI。米德在苹果担任视觉产品事业部的硬件工程副总裁。古尔曼称，米德将于下周离开苹果，加入OpenAI的硬件部门，负责OpenAI即将推出的设备系列。
一款没有输入框的AI应用，正在北美高校悄悄走红。
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
今天，阿里巴巴发布了其最新一代视频生成模型HappyHorse 1.1（快乐小马1.1）。阿里称，相比HappyHorse 1.1，这代模型在动态表现力、主体一致性、指令遵循、视觉质感和音频能力等维度有了一定提升。