Tag
A laptop-scale replication of Balestriero & LeCun's "good views beat next-token prediction" claim using only human COCO captions and 11M-param text encoders confirms the ordering (good views 0.320 > bad views 0.192 > next-token 0.148 on mutual 10-NN with DINOv2), while noting smaller retrieval gaps and scale limitations.
该论文挑战了离散视觉令牌必然存在语义损失的假设，提出因子化向量量化（Factorized Vector Quantization），在多模态理解上达到与连续视觉表示相当的水平，并在离散表示模型中取得最先进性能。
NLD-Uni 提出一个统一的离散扩散大语言模型，通过跨范式在策略蒸馏和渐进式自我精炼扩散，将自回归 VLM 的视觉理解能力与连续流模型的视觉生成能力统一起来，在多项视觉理解与生成任务上达到统一 DLLM 中的最先进性能。
论文提出 SAGE——一个统一的10候选图像选择基准，将 VWSD、VerSe 和 WikiDiverse 重构为共享的词项中心协议，并提出训练无关的 Gloss-Augmented Reasoning (GAR) 框架，使用 Gemma3-12B 将 Hits@1 从 65.90 提升至 71.22。
ALPS is a pretrained ViT-B/16 visual state encoder for world models that unifies physical-state prediction, language alignment, and pixel reconstruction in a single patch-token representation, achieving state-probe performance matching the 3.5x larger V-JEPA 2-L and 85.5% mean policy success on LIBERO when paired with its native text tower.
该论文提出了一个名为JUPE的视觉问答基准，发现普通的看似合理的解释就足以误导14个多模态大模型评判者，使错误答案的拒绝率下降约12.7-13.8个百分点，研究者将此现象称为“plausibility capture”。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，一款 120B 参数的多模态混合专家（MoE）模型，每 token 激活 12B 参数，面向企业级智能体工作流，支持文本、图像、文档和视频理解，单 GPU 上吞吐量较同类开源模型提升高达 5 倍，并可通过 NeMo 进行后训练定制。
Meta 的 Muse Spark Open（816B 总参数/42B 激活）与 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL（120B 总参数/12B 激活）现已上线 Dell Enterprise Hub，分别支持 SGLang 与 vLLM 部署，面向编码、智能体任务及文档与视频理解。
NVIDIA's Nemotron 3.5 Super VL is now available on the River API for inference, finetuning, and RL, with claims that it outperforms Kimi K2.6 on text-to-SQL evaluations even before training and can be trained to beat Astra and Opus 5.5.
AfterQuery 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 进行金融信用任务后训练，与 Hebbia 合作将 Perfect solved 指标从 47% 提升至 74%，超过 Sol 6 并接近 Astra 6，成本约为其 1/7。
NVIDIA 推出开源权重的 Nemotron 3.5 Super VL 视觉语言模型（120B 总参数、12B 激活），通过 ChatNVIDIA 集成为 Deep Agents 带来视觉、推理与工具使用能力，并在行为套件与速度基准上表现突出。
NVIDIA发布开放的Nemotron 3.5 Super VL（120亿参数级多模态模型）及两款边缘模型Bolt 74B-A9B 24GB与Bolt E4B 4GB，覆盖从数据中心到本地边缘设备的全场景智能体部署需求。
NVIDIA released the Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B model family — a 120B-total/12B-active vision-language model with Mamba-2/MoE hybrid architecture, C-RADIO vision encoder, 1M-token context, and native speculative decoding via MTP — available in BF16, NVFP4, and other variants under the OpenMDW-1.1 license.
该论文通过受控消融实验研究原生多模态预训练中视觉信号对扩展行为的影响，发现视觉内容作为可扩展锚点不仅能提升多模态理解，其收益还能延伸到纯文本空间推理任务（如定位、导航和符号规划），同时不损害整体语言性能。
CoDA 提出一种仿真数据引擎与机器人动作策略协同演进的框架，通过共享失败与学习进展记忆、视觉语言诊断以及 Text2potential 分阶段势能奖励，将机器人操作任务的分布外成功率从 5.3% 提升至 27.6%，并在 LIBERO-Pro 上取得显著改善。
VLX-Go 提出一种视觉-语言航点策略，通过多阶段多模态训练（视觉-语言对齐、多模态推理、追踪专项化）和在线策略优化，显著提升机器人在干扰物环境中跟踪目标人物的成功率，达到 58.22%，并在对比方法中取得最佳的干扰物与模糊场景追踪成绩。
提出一种免重训练的方法，将预训练 Transformer 转化为可弹性伸缩的模型，通过联合排序并软剪枝单个 MLP 神经元和注意力头，在多种稀疏度目标下连续自适应计算预算，在 27 个视觉与文本 Transformer 编码器上实现最高 60% 稀疏度下的平滑性能衰减。
OmniCompass 提出了一个面向全模态视频定位与理解的整体基准，涵盖视觉-语言与音视频两条评测轨道，包含时间定位、空间定位与问答三类任务，并对50个多模态大模型进行了系统评估。研究发现开源模型在音视频理解上仍落后于闭源模型，精确的时间与空间定位对领先模型而言仍具挑战性。
该论文提出 PORTAL，一种无需配对图像-文本数据、基于最优传输的多模态投影器初始化方法，可以完全跳过投影器训练阶段，在六个 LLM 主干和 16 个基准上匹敌使用 558k 图文对的标准训练流程。
论文提出 COMPASS（COMPatibility ASsessment Score），通过测量局部邻域重叠与范式上限，在对齐或合并之前低成本预测模型对的兼容性，在 72 个跨模态对齐实验和 392 个任务算术合并中与下游成功度高度相关（Pearson 相关分别达 0.91 和 0.70）。