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空间理解能力是多模态大语言模型（MLLMs）走向真实物理世界，成为 “通用型智能助手” 的关键基础。但现有的空间智能评测基准往往有两类问题：一类高度依赖模板生成，限制了问题的多样性；另一类仅聚焦于某一种空间任务与受限场景，因此很难全面检验模型在真实世界中对空间的理解与推理能力。
多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产业落地的致命瓶颈。
多语言大模型（MLLM）在面对多语言任务时，往往面临一个选择难题：是用原来的语言直接回答，还是翻译成高资源语言去推理？
随着多模态大模型（MLLMs）在各类视觉语言任务中展现出强大的理解与交互能力，如何高效地处理原生高分辨率图像以捕捉精细的视觉信息，已成为提升模型性能的关键方向。
大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
多模态大语言模型（MLLMs）在处理来自图像和文本等多种来源的信息时能力强大 。 然而，一个关键挑战随之而来：当这些模态呈现相互冲突的信息时（例如，图像显示一辆蓝色汽车，而文本描述它为红色），MLLM必须解决这种冲突 。模型最终输出与某一模态信息保持一致的行为，称之为“模态跟随”（modality following）
多模态大语言模型（MLLM）在目标定位精度上被长期诟病，难以匹敌传统的基于坐标回归的检测器。近日，来自 IDEA 研究院的团队通过仅有 3B 参数的通用视觉感知模型 Rex-Omni，打破了这一僵局。
全开源多模态大模型（MLLM）的性能，长期被闭源和半开源模型“卡脖子”。
多模态大模型（MLLMs）虽然在图像理解、视频分析上表现出色，但多停留在整体场景级理解。
多模态大模型（MLLM）在自然图像上已取得显著进展，但当问题落在图表、几何草图、科研绘图等结构化图像上时，细小的感知误差会迅速放大为推理偏差。