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2023年Meta推出SAM，随后SAM 2扩展到视频分割，性能再度突破。近日，SAM 3悄悄现身ICLR 2026盲审论文，带来全新范式——「基于概念的分割」（Segment Anything with Concepts），这预示着视觉AI正从「看见」迈向真正的「理解」。
LLaVA 于 2023 年提出，通过低成本对齐高效连接开源视觉编码器与大语言模型，使「看图 — 理解 — 对话」的多模态能力在开放生态中得以普及，明显缩小了与顶级闭源模型的差距，标志着开源多模态范式的重要里程碑。
为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。
构建能够在新环境中、无需任何针对性训练就能执行多样化任务的通用机器人，是机器人学领域一个长期追逐的圣杯。近年来，随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，许多研究者将希望寄托于视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，期望它们能复刻 LLM 和 VLM 在泛化性上取得的辉煌。
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
AI竟然画不好一张 “准确” 的图表？AI生图标杆如FLUX.1、GPT-Image，已经能生成媲美摄影大片的自然图像，却在柱状图、函数图这类结构化图像上频频出错，要么逻辑混乱、数据错误，要么就是标签错位。
库克和马斯克都盯上的CV公司！打开Prompt AI官网，上面介绍了这家公司的定位：一家专注于消费应用视觉智能的AI公司。这家总部位于旧金山的初创公司，其核心团队非常UC伯克利范儿：
本文作者团队来自 Insta360 影石研究院及其合作高校。目前，Insta360 正在面向世界模型、多模态大模型、生成式模型等前沿方向招聘实习生与全职算法工程师，欢迎有志于前沿 AI 研究与落地的同
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型（VLM）之上，仅基于2D图像-文本数据训练，缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。