提出的VideoLLaMA 3通过以视觉为中心的训练范式和框架设计，显著提高了图像和视频理解的性能。该模型在大多数图像和视频理解基准测试中表现出色，特别是在图表理解和数学问题上。Any-resolution Vision Tokenization (AVT)：采用AVT技术，动态处理不同分辨率的图像和视频，保留了更多细节痛点：视频数据质量太差，但作者认为视频等于一系列的图片，所以可以先学看图再看视

一、E-VAds: An E-commerce Short Videos Understanding Benchmark for MLLMsE-VAds: An E-commerce Short Videos Understanding Benchmark for MLLMs链接：https://arxiv.org/abs/2602.08355开源：https://github.com/Taoba

Openai开源两个模型：gpt-oss-120b，对标 o4-mini，117B 参数，5.1B 激活量，运行该模型，需要 80G 内存，单卡 H100 GPU 可运行。gpt-oss-20b，对标 o4-mini，21B 参数，3.6B 激活量，运行该模型，需要 16G 内存，单卡 4060 Ti 可运行。原生MXFP4量化，模型采用原生MXFP4精度训练MoE层。关于部署，https://g

今天的生成式模型已经远不止“文本输入、文本输出”：新的模型可以同时理解和生成文本、图像、音频、视频，背后也不再是单一自回归架构，而是由编码器、语言模型、扩散模型等异构组件拼接而成。随着模型进化为可以“看、听、说”的全能代理（omni agents），底层推理系统也不得不同时面对：真·全模态：一条请求里既有文本，又有图片、音频甚至视频，输出形式也不再单一。超越自回归：扩散 Transformer（D

【Deepresearch用于图像生成思路】思路是用于图像生成的多模态深度搜索智能体，进行多跳推理与搜索，以获取图像生成所需的文本知识和参考图像，结论是在KnowGen上使Qwen-Image性能提高约16分，在WISE上提高约15分。GraphWalker: Agentic Knowledge Graph Question Answer-ing via Synthetic Trajectory

Google DeepMind 正式发布了其迄今为止最强大的开放模型家族 Gemma 4。该系列基于与 Gemini 3 相同的研究成果和技术构建，专门为高级推理和 Agent 工作流设计，Gemma 4 包含 E2B、E4B、26B-A4B 和 31B Dense 四种尺寸，全面支持跨文本、图像和视频的多模态处理，其中较小尺寸模型（E2B 和 E4B）还原生支持音频输入。https://blog

这篇论文介绍了LLaDA，一种从头开始训练的大规模扩散语言模型。LLaDA展示了强大的可扩展性、上下文学习能力和指令跟随能力，达到了与领先的LLMs相当的性能。此外，LLaDA提供了双向建模和增强的鲁棒性，有效解决了现有LLMs的一些局限性。- LLaDA不是像 GPT/LLaMA 那样 从左到右一个 token 一个 token 生成，而是：先把句子里的 token 随机 mask 掉，模型去预

基于Qwen3-VL-32B-Thinking做的面向数学、物理、化学、天文、地理、生物六大学科的科学多模态推理模型，主要特点是Python 沙箱执行图像裁剪、缩放、标注等代码，多轮迭代推理数据源整合【开源轨迹Thyme/V-Thinker+内部高分辨率图表/几何推理数据，Thyme（hinkBeyondImages，让模型自己写Python代码裁剪、放大、旋转、调对比度、做计算，在沙箱里执行，再

DeepSeek-V4优化点：1、混合注意力架构：我们设计了一种结合压缩稀疏注意力（Compressed Sparse Attention, CSA）与重度压缩注意力（Heavily Compressed Attention, HCA）的混合注意力机制，显著提升长上下文处理效率。在百万 Token 上下文场景下，DeepSeek-V4-Pro 相较于 DeepSeek-V3.2，单 Token 推

JoyAI，实时视频 Agent（Streaming Video Agent）：Video Understanding + Agent Policy Learning输入：连续的视频流（每秒若干帧）+ 用户上下文；输出：每秒做一个动作决策——说话（response）、沉默（silence）或者委托后台 Agent（delegate）。文章目录note一、研究背景二、JoyAI-VL-Interac