VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案近年来，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。
来自主题: AI技术研报
5626 点击 2026-01-31 12:30
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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。
实现通用机器人的类人灵巧操作能力，是机器人学领域长期以来的核心挑战之一。近年来，视觉 - 语言 - 动作 (Vision-Language-Action，VLA) 模型在机器人技能学习方面展现出显著潜力，但其发展受制于一个根本性瓶颈：高质量操作数据的获取。
在 Vision-Language Model 领域，提升其复杂推理能力通常依赖于耗费巨大的人工标注数据或启发式奖励。这不仅成本高昂，且难以规模化。
在多模态智能浪潮中，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）已成为连接视觉理解与语言生成的核心引擎。从图像描述、视觉问答到 AI 教育和交互系统，它们让机器能够「看懂世界、说人话」。
ICLR 2026爆火领域VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）全面综述来了！ 如果你还不了解VLA是什么，以及这个让机器人学者集体兴奋的领域进展如何，看这一篇就够了。
当下主流的视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM），通常都采用这样一种设计思路：将预训练的视觉编码器与大语言模型通过投影层拼接起来。这种模块化架构成就了当前 VLM 的辉煌，但也带来了一系列新的问题——多阶段训练复杂、组件间语义对齐成本高，不同模块的扩展规律难以协调。
全球首个真实世界具身多模态数据集，它来了！ 刚刚，它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA（Vision-Language-Tactile-Action）多模态数据集World In Your Hands（WIYH）。
近年来，视觉 - 语言 - 动作（Vision-Language-Action, VLA）模型因其出色的多模态理解与泛化能力，已成为机器人领域的重要研究方向。尽管相关技术取得了显著进展，但在实际部署中，尤其是在高频率和精细操作等任务中，VLA 模型仍受到推理速度瓶颈的严重制约。
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
在视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）取得突破性进展的当下，长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例，仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token，这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。