搜索
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）、Transformer 架构与高性能视觉理解模型的蓬勃发展，视频生成任务取得了令人瞩目的进展。从静态图像生成视频的任务（Image-to-Video generation）尤其受到关注，其关键优势在于：能够以最小的信息输入生成具有丰富时间连续性与空间一致性的动态内容。
2025年上半年，AI开源领域的竞赛异常激烈，主要围绕着几个核心方向展开：首先是效率竞赛，各路玩家不再单纯追求千亿、万亿参数的“巨无霸”模型，而是更专注于通过新架构和训练方法，用更小的参数实现更强的性能。其次，多模态已成标配，纯文本模型越来越少，新发布的旗舰模型几乎都具备了处理图像、视频等多种信息的能力。
如果一个视觉语言模型（VLM）只会“看”，那真的是已经不够看的了。
过去几年，通用视觉模型（Vision Generalist Model，简称 VGM）曾是计算机视觉领域的研究热点。
6月30日，上海交通大学医学院附属瑞金医院宣布，RuiPath病理大模型的视觉基础模型正式开源。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
扩散模型（Diffusion Models, DMs）近年来展现出巨大的潜力，在计算机视觉和自然语言处理等诸多任务中取得了显著进展，而异常检测（Anomaly Detection, AD）作为人工智能领域的关键研究任务，在工业制造、金融风控、医疗诊断等众多实际场景中发挥着重要作用。
在日常生活中，我们常通过语言描述寻找特定物体：“穿蓝衬衫的人”“桌子左边的杯子”。如何让 AI 精准理解这类指令并定位目标，一直是计算机视觉的核心挑战。
近年来，随着视觉生成模型的发展，视觉生成任务的输入序列长度逐渐增长（高分辨率生成，视频多帧生成，可达到 10K-100K）。