Meta开源的DINOv3视觉基础模型，以17亿图片自监督训练和70亿参数，首次在计算机视觉多任务中超越传统弱监督模型，颠覆了对人工标注的依赖。其无需微调的通用性和全面开源策略，正加速推动视觉AI在航天、环保、医疗等产业的普惠化应用，并预示着大规模自监督学习将成为通向通用智能的关键路径。

张磊博士，IDEA研究院计算机视觉与机器人研究中心讲席科学家，在AI浪潮下强调计算机底层系统能力是程序员应对冲击的“护城河”。他主张工业界研究应聚焦解决实际“真问题”，并在研究与产品落地之间寻求兼具价值的“右上角”平衡。面对具身智能的挑战，他看好从“半结构化”场景切入的务实路径，并建议年轻一代扎实基础，超越“调参侠”思维，以系统级理解力在未来AI时代持续创造价值。

斯坦福大学研究揭示，扩散模型的“创造力”源于其卷积神经网络的固有归纳偏置（如局部性和平移等变性），而非随机涌现。新提出的“等变局部评分机”（ELS）模型以90%以上精度解释了这一机制，不仅为理解AI生成内容的错误提供了理论依据，更为未来开发更可控、高质量的AIGC产品和加速通用人工智能探索奠定了基础，预示着生成式AI商业化和工程化应用的巨大飞跃。

“AI教母”李飞飞在最新访谈中强调，没有对三维世界的理解与互动能力，通用人工智能（AGI）就不完整，并为此创立了World Labs，致力于构建超越二维像素和语言的“世界模型”。她回顾了ImageNet和深度学习的突破性影响，阐释了空间智能作为AI下一前沿的独特挑战，并分享了其从学术界到创业的无畏精神及对人本AI的坚持。

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。