迈向通用人工智能（AGI）的核心目标之一就是打造能在开放世界中自主探索并持续交互的智能体。随着大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，智能体已展现出令人瞩目的跨领域任务泛化能力。
当前大型视觉语言模型（LVLMs）存在物体幻觉问题，即会生成图像中不存在的物体描述。
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
在视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）取得突破性进展的当下，长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例，仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token，这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。
幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
当前，视觉语言模型（VLMs）的能力边界不断被突破，但大多数评测基准仍聚焦于复杂知识推理或专业场景。本文提出全新视角：如果一项能力对人类而言是 “无需思考” 的本能，但对 AI 却是巨大挑战，它是否才是 VLMs 亟待突破的核心瓶颈？
武汉大学等发布了一篇大型视觉语言模型（LVLMs）安全性的综述论文，提出了一个系统性的安全分类框架，涵盖攻击、防御和评估，并对最新模型DeepSeek Janus-Pro进行了安全性测试，发现其在安全性上存在明显短板。
近年来视觉语⾔基础模型（Vision Language Models, VLMs）在多模态理解和⾼层次常识推理上⼤放异彩，如何将其应⽤于机器⼈以实现通⽤操作是具身智能领域的⼀个核⼼问题。这⼀⽬标的实现受两⼤关键挑战制约：
近期关于 scaling law 的讨论甚嚣尘上，很多观点认为 scale law is dead. 然而，我们认为，高质量的 “无监督” 数据才是 scaling law 的关键，尤其是教科书级别的高质量的知识语料。此外，尽管传统的语料快枯竭了，但是互联网上还有海量的视频并没有被利用起来，它们囊括了丰富的多种模态的知识，可以帮助 VLMs 更好好地理解世界。
