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智东西获悉，OpenAI前研究员田永龙（Yonglong Tian）已确认于近期加入腾讯大语言模型部，后续将参与VLM（视觉语言模型）相关研发。在OpenAI期间，田永龙曾参与GPT-5的研发工作。加入OpenAI之前，他在Google Research和DeepMind长期从事视觉表征学习和对比学习等方向研究，对后续视觉模型以及多模态表征学习的发展产生了广泛影响。
VLA 大模型看似强大，却被一个致命弱点扼住喉咙——相机稍微挪动几毫米，操作成功率就能暴跌一半。招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，首次在真实机器人系统上证明：让相机动起来采集数据，就能以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈，且效果普适于多种主流架构。被一个致命弱点扼住喉咙——相机稍微挪动几毫米，操作成功率就能暴跌一半。
针对这一问题，openJiuwen社区正式发布Skill-Omni——业界最早工程化落地的多模态Skill范式。 它让Agent的经验从“读得懂”升级为“看得见”，把网页和视频中的视觉知识，沉淀为Agent可复用的多模态Skill。
AI视频生成技术迅猛发展，生成内容的逼真度不断提升，现有检测方法已无法满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」新目标，从视觉与语言双视角梳理出四层检测框架，涵盖底层线索、时空一致性、跨模态核验及世界知识推理，强调多层证据耦合与可解释性。
来自哈佛大学、MIT、IBM、波士顿大学、谷歌、JHU、CMU 和 Kempner Institute 的研究者提出了一个新的诊断性基准：MemoBench。这是首个面向动态环境的「消失-重现」世界建模评测基准，并已被计算机视觉顶会 ECCV 2026 接收。其一作 Haoyu Chen 为哈佛大学计算科学与工程专业一年级硕士生，师从哈佛大学计算机科学助理教授 Yilun Du。
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。