如今CVPR的图像生成领域，早已不是单纯比拼生成精度的内卷战场了。从近年顶会文章来看，产出依然旺盛，只是玩法变了——不再是死磕生成网络的层与块，而是转向了跨界融合的深水区。比如和扩散模型、3D 重建、语义理解、多模态大模型这些方向深度绑定… 当然，想在主流会议崭露头角，“融合” 得有真东西，不然连对比实验都撑不起说服力。另外当下火热的可控生成、动态场景生成、低资源图像合成等也是值得深耕的小方向，尤

多模态技术指融合视觉、听觉、文本等异构信息以增强机器对复杂场景的理解与生成能力，其核心在于跨模态对齐与协同推理。作为CVPR的前沿热点，多模态模型通过扩散算法、动态梯度优化及统一学习框架显著提升跨模态任务的泛化性与可控性。多模态的发展正深刻重塑影视制作、人机交互及具身智能等领域——例如动态神经辐射场实现电影级视频编辑，视听语义手势合成技术推动人形机器人自然交互，未来将加速通用人工智能的演进，实现跨

和小图一起研究域泛化新突破

多模态融合正迎来技术与应用的双重爆发，从视觉+语言到语音+传感器，各种模态的组合不断涌现新玩法。随着跨模态对齐、轻量化建模和任务协同优化等方法的快速演进，学术界不断刷新SOTA，产业界也在医疗、自动驾驶、AIGC等场景大规模落地。CVPR 2025的赛场上，这一领域无疑将继续成为焦点，谁能抓住下一个突破口，谁就能定义多模态的未来。

文章首先构建了一个包含两个并行路径的框架，用于处理多模态医学数据，其中第一路径利用专门的单模态大模型提取模态特定嵌入，并通过混合模态专家融合模块进行跨模态融合，第二路径则借助预训练的多模态小模型进行高效处理。接着，采用自适应加权策略将两个路径的预测结果进行融合，以实现最佳的诊断效果。最后，通过多目标优化协调不同学习目标，确保模型在训练过程中能够动态平衡大模型和小模型的贡献，从而在多模态医学诊断任务

【ICML2025亮点速览】全球顶级机器学习会议ICML2025在温哥华举行，投稿量首破1.2万篇，接收3260篇创历史新高。会议聚焦三大前沿方向：生成式AI、大模型安全和未来劳动研究。精选论文包括：1）缺失数据下的分数匹配新方法，提出边际分数框架；2）改进会议评审机制，引入作者反馈和数字徽章体系；3）AI安全研究，提出保护劳动市场的六项政策建议。会议展示了机器学习领域的最新进展与跨学科应用趋势。

文章首先利用知识蒸馏技术，充分挖掘原始SAM大模型的表征能力，引导小模型学习关键特征表达。接着，通过灵活的量化策略，将模型权重和计算过程压缩至低比特，实现资源占用极小化。最后，结合优化的轻量解码器以及端到端训练，使TinySAM能在多种实际场景下以极低算力完成高精度分割任务，兼顾速度与准确率。

PPoPP2026会议前瞻

机器人行业正处于高速发展期，从智能感知、路径规划到人机协作，技术不断突破，应用场景日益拓展。无论是工业制造中的精准操作，还是医疗、服务领域的智能助手，机器人正在加速走向“泛在化”与“智能化”。这一方向不仅是人工智能、控制理论和多模态交叉的前沿，更是顶刊顶会的热点，极具科研与应用价值。

文章首先利用知识蒸馏技术，充分挖掘原始SAM大模型的表征能力，引导小模型学习关键特征表达。接着，通过灵活的量化策略，将模型权重和计算过程压缩至低比特，实现资源占用极小化。最后，结合优化的轻量解码器以及端到端训练，使TinySAM能在多种实际场景下以极低算力完成高精度分割任务，兼顾速度与准确率。