现有 VLA 模型的研究和基准测试多局限于家庭场景（如整理餐桌、折叠衣物），缺乏对专业科学场景（尤其是生物实验室）的适配。生物实验室具有实验流程结构化、操作精度要求高、多模态交互复杂（透明容器、数字界面）等特点，是评估 VLA 模型精准操作、视觉推理和指令遵循能力的理想场景之一。
据彭博社记者 Mark Gurman 爆料，苹果正在加速推进三款全新的 AI 可穿戴设备。这三款产品都将围绕 Siri 数字助手构建，通过摄像头获取视觉上下文来执行各种操作。
千问前脚刚把Qwen-Image-2.0甩出来，后脚就又放大招，冲着牛马党学生党的「痛处」下手了——就在这两天，重磅发布了AI PPT生成工具：Qwen AI Slides（幻灯片），据说从内容结构到视觉配图，一套全包……
清华大学团队推出的Dolphin模型突破了「高性能必高能耗」的瓶颈：仅用6M参数（较主流模型减半），通过离散化视觉编码和物理启发的热扩散注意力机制，实现单次推理即可精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为智能助听器、手机等端侧设备部署高清语音分离开辟新路。
随着视觉-语言模型（VLM）推理能力不断增强，一个隐蔽的问题逐渐浮现： 很多错误不是推理没做好，而是“看错了”。
近年来，Vision-Language Models（视觉 — 语言模型）在多模态理解任务中取得了显著进展，并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。然而，这类模型在实际应用中往往面临推理开销大、效率受限的问题，研究者通常依赖 visual token pruning 等策略降低计算成本，其中 attention 机制被广泛视为衡量视觉信息重要性的关键依据。
面壁开源了行业首个全双工全模态大模型 MiniCPM-o 4.5，相比已有多模态模型，MiniCPM-o 4.5 首次实现了「边看边听边说」以及「自主交互」的全模态能力，模型不再只是把视觉、语音作为静态输入处理，而是能够在实时、多模态信息流中持续感知环境变化，并在输出的同时保持对外界的理解。
如果将一台在视觉语言导航（VLN）任务中表现优异的机器人直接搬进家庭场景，往往会遇到不少实际问题。
近年来，Vision-Language Models（视觉—语言模型）在多模态理解任务中取得了显著进展，并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。
没想到吧，Google DeepMind刚刚为Gemini 3 Flash推出了一个重量级新能力：Agentic Vision（智能体视觉）。（难道是被DeepSeek-OCR2给刺激到了？）
