本文介绍了英伟达GR00T N1.5的升级与应用，强调其在机器人语言理解和视觉处理方面的显著提升。N1.5通过Eagle-2模型增强了文本和视觉的编码能力，提高了任务执行的准确性和效率。文章还分享了在长沙举办的线下营中，团队如何解决部署过程中的问题，并展示了N1.5在实际操作中的应用案例，如纸巾抓取。

在HarmonyOS 5框架下，@kit.CoreVisionKit模块实现了精准视觉处理，支持ID照片背景替换。通过智能主体分割技术，动态生成背景并实时预览，适用于ID照片制作和电商产品图像处理，开发者可利用AI视觉服务扩展智能图像处理功能。

特斯拉从FPGA/GPU系统转向定制ASIC（如FSD芯片、Dojo D1），在激光雷达和视觉处理上采取不同于行业标准的策略。FPGA适合多传感器融合但功耗高，而特斯拉的ASIC在视觉处理上表现优越，但不支持激光雷达。FPGA具有较强适应性，而ASIC则需控制整个技术栈。

昆仑万维的R1V模型实现了多模态推理，具备强大的视觉和文本处理能力，在数学推理和视觉任务中表现优异，超越了多种开源和闭源模型。其技术创新包括高效的多模态迁移、混合训练和自适应推理链，推动了AI应用的多样化发展。

TopoNets是一种新型神经网络架构，受大脑组织启发，结合视觉和语言处理，采用生物学原理，展现出色性能。它构建了类似大脑皮层的二维结构，实现了基于距离的连接。

Meta分享了一系列研究和模型，支持其高级机器智能目标，涵盖感知、语音、语言和推理。SAM 2.1通过数据增强提升视觉处理；Spirit LM实现语音与文本集成；Layer Skip加速语言模型生成，降低成本；Lingua简化大规模语言模型训练；MEXMA提升跨语言句子编码器性能，支持80种语言。这些研究促进了开放科学和可复现性。