静态训练数据无法适应快速变化的信息，导致模型只能进行猜测。本文介绍了多模态大语言模型（LLM）的原理，通过将文本、图像和音频转化为统一的数学表示，模型实现了跨模态推理，能够实时理解和响应。

本文提出了视觉语言安全理解（VLSU）框架，用于系统评估多模态模型的安全性。研究发现，现有模型在图像-文本联合推理时准确率仅为20-55%。此外，模型在拒绝不安全内容与处理边界案例之间难以平衡，导致过度屏蔽和拒绝率下降。该框架揭示了模型的理解弱点，为未来研究奠定了基础。

亚马逊云科技推出了Amazon Nova多模态嵌入模型，支持文本、图像、视频和音频的统一嵌入，提升跨模态检索精度，适用于视频检索、图像分类和文档检索等场景，具备高效的语义理解能力，帮助用户从非结构化数据中提取洞见。

B站多媒体实验室在ICCV MIPI Workshop的细粒度图像质量定位国际挑战赛中，提出多模态训练策略，提升综合指标13.5%，获得第二名。实验室专注于视频质量评价与图像处理的协同，应用GRPO算法优化模型，验证了SFT+GRPO的有效性，推动智能视频处理系统的发展。

本文介绍了MobileCLIP2模型的改进，采用低延迟和轻量架构，结合多模态强化训练，提升了图像-文本的零-shot准确率。在优化教师模型和数据集后，MobileCLIP2在ImageNet-1k上实现了2.2%的准确率提升，并且延迟表现更佳。

大多数成功的神经网络依赖于监督训练，但需要大量高质量标注数据，成本高昂。我们提出了一种通过改进合成图像的真实性来提升模型在机器学习任务中的准确性的方法。

本文讨论了2025年5月12日发布的十六篇计算机视觉研究论文，涉及多模态融合、鲁棒性、效率、医疗应用和生成模型等主题。计算机视觉旨在使机器理解视觉信息，推动自动驾驶和医疗诊断等领域的发展。研究表明，集成多种数据、提升模型鲁棒性和效率是当前主要挑战，未来将关注生成模型的伦理问题及其在医疗中的应用。