思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
端到端多模态GUI智能体有了“自我反思”能力！南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection。
“先推理、再作答”，语言大模型的Thinking模式，现在已经被拓展到了图片领域。
OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？
模型安全和可靠性、系统整合和互操作性、用户交互和认证…… 当“多模态”“跨模态”成为不可阻挡的AI趋势时，多模态场景下的安全挑战尤其应当引发产学研各界的注意。
OpenAI推出SearchGPT没几天，开源版本也来了。 港中文MMLab、上海AI Lab、腾讯团队简易实现了Vision Search Assistant，模型设计简单，只要两张RTX3090就可复现。
内存占用小，训练表现也要好……大模型训练成功实现二者兼得。 来自北理、北大和港中文MMLab的研究团队提出了一种满足低秩约束的大模型全秩训练框架——Fira，成功打破了传统低秩方法中内存占用与训练表现的“非此即彼”僵局。
香港中文大学（深圳）数据科学学院武执政副教授团队联合上海人工智能实验室 OpenMMLab 团队开源了综合音频生成项目 Amphion（安菲翁）。该系统旨在打造一个集语音合成转换、歌声合成转换、音效音乐生成等多功能为一体的开源平台。
