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芝诺机器人发布全球首个协作具身智能基础模型Zeno-1，该3B参数模型专为去中心化多机器人协作设计，能在本地以30Hz频率进行闭环视觉—运动推理，通过四阶段递进训练让机器人从同一策略副本中自发涌现协作行为，实现1+1＞2的效果。
Meta联合南洋理工大学等多所高校全开源HumanCLAW基准，将高层行动决策与低层运动控制分离以单独测量视觉语言模型的行动智能，九个前沿模型完整交互成功率仅16.8%，揭示出当前基础模型缺乏持续维护自身身体状态估计的具身自我感知缺口。
西湖大学AGI实验室发布Code World Model视频世界模型，将世界演化与视觉生成分离，由Coding Agent和代码负责因果规则执行、视频模型负责高保真视觉渲染，并提出Proxy作为可编译视觉条件通道，用约5.6小时游戏视频完成原型验证。
苹果研究团队提出 Internalized Visual Thinking（IVT）后训练框架，通过在训练阶段联合学习文本答案与未来帧隐空间表征、在推理阶段完全移除未来视觉预测过程，使模型在主动视频推理任务上相比 Visual CoT 获得超过 5 倍的推理加速，且在六项评测设置中均优于 Answer-Only SFT。
Anthropic发布Fable 5.1完整提示词与工程落地指南，涵盖思考档位选择、工具调用进度汇报、历史对话管理、上下文压缩、写作密度控制、检索引用规范、安全策略调优、多智能体并行及视觉任务处理等多方面的使用技巧与避坑要点。
强化学习与可验证奖励（RLVR）已成为提升视觉语言模型（VLM）推理能力的标配手段。但一个隐蔽的问题始终存在：最终答案的奖励信号，只告诉模型「答对了没有」，却从不告诉它「答案应该从图像的哪个区域得出」。答对，可能是因为真的看懂了图，也可能只是语言先验的捷径、数据集的偏差，甚至是一次幸运的瞎猜。
大视觉语言模型（LVLM）把语言理解扩展到了图像等多模态输入，同时，也带来了更隐蔽的攻击面。
视觉 - 语言 - 动作模型（Vision-Language-Action Model，VLA）正在成为机器人操作的重要基础模型。经过少量示范微调后，VLA 已经能够完成抓取、放置、堆叠等多种任务。然而，一旦任务涉及精密接触、狭小容差或分布外位置，模型的成功率仍会明显下降。
图片不只被编码，还直接参与 Attention、MoE 与 Agent 推理。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp多模态模型正式开源，该模型为DeepSeek-V4系列首个实验性多模态模型，基于DeepSeek-V4-Flash架构集成视觉模块，在真实世界软件工程测试DeepSWE中以59.3%反超Opus-4.8登顶，并在零样本视觉推理测试ZeroBench中击败Opus-4.8。