【今日要闻】**多模态大模型进展：从理解到具身智能的跨越与挑战**

从刷题到搬砖，通用多模态大模型离具身智能还有多远？

例如，如果一个模型常识推理得分低，可能意味着它缺乏对日常物理知识的理解；空间认知差则意味着它可能在导航或定位物体方面表现不佳。视觉驱动的智能体框架，有效提升低层级任务执行▲ EmbodiedBench 中提出的视觉驱动的智能体框架3.1 输入什么3.1.1 多模态输🐞人生就是搏官网登录入融合语言指令：用户或系统通过自然语言发出任务需求（例如“去厨房拿一个苹果”），提供高层次意图。当前帧图像：从视觉传感器或摄像头获取的实时画面，用于识别场景、定位目标和理解环境状态。历史交互：记录机器人过去的动作执。

智源独家丨谢赛宁：AI是否需要更强的视觉基础来实现理解和意义?

为了设计更好的视觉搜索模型，我们可以借鉴前文中提到的自底向上的引导、自顶向下的引导、场景引导等思路。与过去相比，我们可以利用 LLM 提供的丰富的世界知识编码，尽管 LLM 没有视觉基础，也不一定可信，但仍然可以提供🍍人生就是搏官网登录很好的引导，给出一些先验。在此基础之上，我们提出了 SEAL 框架（Show，sERach and telL），旨在将视觉搜索能力融入到多模态大模型中。CLIP 也并非现代多模态模型的唯一短板。在现代 MLLM，视觉信息的瓶颈在于，人们还是使用冻结的在小规模图像数。

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从入门到精通计算机视觉需要系统地学习一系列知识和技能，涵盖数学基础、编程语言、图像处理基础、机器学习与深度学习算法以及各种计算机视觉应用技术等。原创发布博客 2025.12.08 ·1354 阅读 ·7 点赞 ·0 评论🍭 ·19 收藏深度学习：从入门到精通的全面学习路径深度学习框架是实现深度学习算法的重要工具，它为开发者提供了便捷的编程接口和高效的计算支持，大大简化了深度学习模型的开发过程。目前，主流的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，它们。

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而所提推理框架采用“分而治之”的策略，将复杂问题分解为多个明确且简单的子任务。2.推理链路透明，结果可解释当前主流的视觉语言模型往往采用端到端的方式直接输出结果，这种“黑盒式”的处理方式存在两个明显问题：（1）难以理解模型的决策依据；（2）无法验证推理过程的正确性。相比之下，所提框架将推理过程完全透明化，每一步推理都可被追踪和验证。这种设计不仅提升了模型输出的可信度，也为后续优化提供了清晰的方向。3.开箱即用，无需额外设置所提框架无需修改原有模型架构，不依赖额外的训练过程，可。

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该框架分别从实例和原型的角度混合特定于类别的视觉表达，以此实现多样化且稳定的混合视觉表达生成。相关文章发表于 ESWA'24 &🚁 AAAI'22。ESWA 2025：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417424003919 AAAI 2025：https://aaai-2025.virtualchair.net/poster_aaai1134 结构化语义迁移 现有的 MLR 算法主要将多标签。