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独家获悉，近期，腾讯混元多模态理解负责人胡瀚提出了离职。此前，他曾担任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。2025年初加入腾讯后，负责视觉大模型的研究。在后续的调整中，他加入大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组，负责多模态理解的相关研究，汇报给姚顺雨。
国防科技大学虚拟现实与视觉计算团队（SAW Lab）联合先进制导与控制技术国家级重点实验室等推出面向航拍几何 3D 视觉的统一大规模数据集与评测基准 「AirZoo」。
嗨大家好！我是阿真！ 刷短视频就是这点不好，上次看到一个 AI 视频拆解分析的教程，感觉很有意思，刷完了过两天忘记在哪里刷的了。
袁博地的答案是否定的。从清华大学接触计算机视觉，到 UC Berkeley 攻读 AI 博士，再到 Google X 负责机器人的视觉系统，袁博地过去十多年的研究几乎始终围绕 Pixel 展开：从图像识别，到 GAN、Diffusion，再到图像和视频生成，技术范式不断变化，研究对象却始终指向同一件事——如何让机器理解和生成视觉世界。
Vivix到底在做什么？这是过去一年多以来，AI圈对这家神秘公司的最大好奇。但很少有人能说清楚这家公司到底在做什么。有人说，这是一个不做模型的纯AI产品公司，要做“下一个时代的抖音”，所以才频频推出如7verse、TipTap这样的互动娱乐产品。如果你在这段时间搜索Vivix——唯一可见的技术方向介绍，只有官网写着的“下一代视觉生成引擎”。
针对这一挑战，腾讯内容服务部 BAC 提出了一个名为 ProLaViT（Progressive Latent Visual Thought） 的全新框架。它的核心思想是：别急着下结论，先在连续隐空间里像人一样「步步推导」。 即让模型遵循 「定位 → 聚焦 → 分离」（Locate → Focus → Isolate） 的因果链，逐步收紧视觉注意力，最终精准锁定目标。
让大模型给一张图片打“质量分”，它其实经常看走眼。
Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
阿里巴巴达摩院的最新工作RynnWorld-Teleop对此给出的方案是：用生成式世界模型替代真实机器人。操作员的手势驱动一个实时视频生成器，由“数字世界中的机器人”完成全部视觉演示，同时自动获得关节级的动作标签。该方案被称为数字遥操作（Digital Teleoperation）。
PhyMAGIC通过让物体动起来，从视频中提取物理证据，帮助准确推断材料属性。它结合图生视频与视觉语言模型，生成针对性运动探针，并不断修正物理参数，最终构建出可微分的3D动态模型，实现更符合现实的视频生成。