一篇关于计算机视觉项目“偏离轨道”的深度报道揭示，AI模型在现实应用中常因“幻觉”而失去准确性。文章深入分析了幻觉产生的技术原因（如模型设计和数据不足），并强调了解决这一问题需要算法优化、高质量数据以及关键硬件支持等多维度综合方案。这不仅是技术挑战，更关乎AI的可靠性、信任度及其在关键领域广泛应用的可能性。

阿里巴巴发布了其最新多模态模型Qwen VLo，该模型具备强大的统一理解与生成能力，能通过自然语言指令精准编辑和生成图像，支持复杂任务和多语言。Qwen VLo引入渐进式生成机制并能对生成内容进行再分析，目前已免费开放预览。这款模型有望降低创意门槛，推动通用视觉智能发展，但也需关注随之而来的伦理与社会挑战。

英伟达与香港大学联合发布广义空间传播网络（GSPN），一种新型视觉注意力机制，旨在克服Transformer在处理高分辨率图像时面临的计算二次方复杂度与空间结构丢失问题。GSPN通过引入“稳定性-上下文条件”，将计算复杂度显著降低至√N量级，并在图像生成任务中实现了高达84倍的加速，有望为下一代视觉AI模型奠定高效且空间感知的基石。

浙江大学研究人员提出ZPressor模块，通过引入信息瓶颈原理，彻底解决了3D高斯泼溅（3DGS）在处理密集多视图输入时的性能瓶颈。ZPressor能够将可输入视图量提升至500个，推理速度提高3倍，并显著降低80%的内存占用，预示着其在AR/VR和更广泛的AI领域中的深远应用潜力。

Google最新推出的“Try On”AI试衣功能正通过生成式AI深度模拟服装穿着效果，旨在解决网购中的试穿痛点并降低退货率。该技术结合了高精度人像识别、3D身体建模、服装物理特性分析与扩散模型，实现了高度逼真的虚拟试穿体验，预示着电商行业效率和用户体验的巨大提升。然而，其强大的图像生成能力也引发了深远的伦理挑战，包括非自愿的形象操纵和对数字身份真实性的冲击，需要技术开发者和社会各界共同探索负责任的应对策略。