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。

强化学习正处于飞速发展的黄金期，已然成为人工智能领域的关键技术。从AlphaGo的惊艳亮相，到自动驾驶的逐步落地，强化学习的身影无处不在。凭借算法的持续创新，以及与深度学习的深度融合，其在复杂任务中的表现愈发卓越

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。

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

近年来，多模态学习已成为人工智能领域的前沿热点，各大顶会与顶刊均涌现出一系列具有代表性的研究成果。面对竞争激烈的学术环境，同学们常常会发现自己熬夜想出来的创新方向已被他人率先发文甚至已经开源了。那么，如何高效把握最新进展、避免重复劳动？

多模态正成为AI科研的前沿方向，它通过融合视觉、语言、语音等多源信息，打破单一模态的局限，推动模型更接近人类智能。近年来，从基础大模型到跨模态应用，多模态已成为顶会热点。而在市场层面，无论是智能医疗、自动驾驶还是人机交互，企业都在加速布局，产业价值潜力巨大，未来或将引领新一轮AI革命。

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。

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

AI大模型已迈入规模化应用新阶段，全球模型数量超1300个，中国备案上线模型达433款，技术覆盖文本、图像、音频多模态融合，并在医疗、制造、金融等领域深度赋能产业升级。在未来，大模型将向多模态通用化、轻量化端云协同及垂直场景渗透加速演进，驱动具身智能、生物智能等前沿突破，成为通用人工智能的核心路径。然而，数据隐私、算法公平与算力能耗等挑战仍需协同攻克。