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Ψ-0.6:在统一的视觉-语言世界模型中自适应的思想流

arXiv:2610.32177v1 发布类型:新 摘要:人类在面对不断演化的复杂问题时,能够灵活地将多种推理形式加以组合,从而对物理世界进行推理。实现这种灵活性是人工智能领域的一项重大开放性挑战:当前的各类能力往往仍被分割在不同的专用模型中,限制了它们之间的组合方式以及针对特定任务的协同适配能力。我们提出了Ψ-0.6,这是一种统一的视觉—语言世界模型,它能够在一种名为“思维流”的共享推理过程中,自适应地整合感知、语言、几何与仿真等模块。这些思维流交织着图像、文本以及关于几何与运动的显式表示,而模型可通过统一的标记接口生成并解释所有这些信息。Ψ-0.6在多视角空间推理的零样本任务上超越了当前领先的开放权重模型。

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OpenHome:从感知到洞察——智能家居摄像头视频分析

arXiv:2610.31986v1 发布类型:新 提要:视觉语言模型(VLMs)正越来越多地被应用于消费级智能家居摄像头系统,用于解析录制的视频并提供洞察。然而,从智能家居摄像头捕获的视频片段与现有 VLM 基准测试中占主导地位的精选网络视频存在显著差异。智能家居视频片段通常不包含字幕或旁白,并且拍摄角度各异、光照条件多变、场景也十分多样。然而,在视觉信号稀疏且上下文有限的情况下,现有 VLM 基准测试尚未充分评估模型在这一领域的性能。为弥补这一不足,我们提出了 OpenHome,一个仅基于视觉、采用四选项选择题形式的基准测试,用于评估对智能家居视频的理解能力。I

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