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2026年5月28日，Nature通讯发表了题为 《Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy》 的论文。
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
近日，由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。
近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
过去几年，多模态模型在理解任务上快速演进，图像问答、OCR、视觉推理、跨模态对话等能力不断提升；与此同时，图像生成模型也在视觉质量、指令遵循和细节表达上持续突破。下一步一个自然的问题是：能否用同一个模型，同时做好理解与生成？这正是统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）正在回答的问题。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
刚刚，谷歌发布了首个原生多模态（Multimodal）嵌入模型——Gemini Embedding 2。这次模型最大的变化在于：把文本、图像、视频、音频和文档，全部映射进同一个统一的嵌入空间。
多模态学习（Multimodal Learning）正在推动 AI 在医学影像、自动驾驶、人机交互等领域取得突破。通过融合图像、文本、表格等多种模态，模型能够获得更全面的信息，从而显著提升性能。
基础模型时代，大模型能力的爆发，很大程度上源于在海量文本上的预训练。然而问题在于，文本本质上只是人类对现实世界的一种抽象表达，是对真实世界信息的有损压缩。
近日，美团推出全新多模态统一大模型方案 STAR（STacked AutoRegressive Scheme for Unified Multimodal Learning），凭借创新的 "堆叠自回归架构 + 任务递进训练" 双核心设计，实现了 "理解能力不打折、生成能力达顶尖" 的双重突破。