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Self-in-Space 補上無人機空間理解盲點

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無人機睇得見環境，未必真正理解自己點樣移動。Self-in-Space把評測、數據同模型放埋一齊，專門拆解呢個落差。

Teaser

講無人機視覺理解，很多方法集中在環境辨識或任務完成，但較少正面處理飛行器本身的狀態感知。Self-in-Space屬於研究型基準測試、訓練數據集與模型組合項目，核心是把 UAV 的 spatial cognition 與 self-awareness 分開檢查，看看模型是否不只「見到空間」，亦知道自己在場景中如何移動。

作者明確批評現有 UAV-oriented MLLMs 普遍偏向 environment-centered、task-oriented 範式：重視周圍有什麼，較少處理自身運動如何影響理解。為此，他們提出 SIS-Bench、SIS-Motion-54K 與 SIS-Motion，重新把 aerial understanding 拆成 perception、memory、reasoning 三層，再同時覆蓋空間與自我兩條軸線，令問題定義比一般影片問答 benchmark 更貼近 embodied UAV 場景。

SIS-Bench 包含 1,646 段真實 UAV 影片與 4,856 組 QA，覆蓋 13 個任務；團隊用它測試 26 個 video MLLMs，包括 6 個 proprietary models 與 20 個 open-source models。結果指出兩個穩定現象：模型對 self 的建模弱過 space，而且能力會由 perception 走到 memory、再到 reasoning 時逐步下跌，這個診斷比單看整體分數更有參考價值。

  • 結合 benchmark、training dataset 與 motion-aware model，不是單一模型發佈
  • 直接針對 UAV embodied intelligence 的 self-awareness 缺口
  • 評測設計有清楚分層，方便看出模型在哪一段開始失準
  • SIS-Motion 嘗試用 motion-aware representation 改善 aerial video understanding
  • 已公開 SIS-Bench 與 SIS-Motion-54K，可在 Hugging Face 或 ModelScope 了解內容

這項目的受眾很清楚：做 UAV 視覺、aerial video understanding、embodied AI、video MLLMs 評測的人，都會較容易用得着。現階段它更像研究與比較基礎設施，而不是即裝即用產品；想部署測試，較合理做法是先從 SIS-Bench 驗證現有模型在 self-awareness 與 spatial reasoning 的表現，再看 SIS-Motion 是否能為下游 UAV navigation tasks 帶來可轉移的增益。相關模型與資源以 SIS-Motion、SIS-Bench、SIS-Motion-54K 為主，並且對照了多個 video MLLMs 的表現。

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MonkeyOCRv2 文件通用 OCR 底座

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掃描文件、表格、公式到場景文字，往往要分開處理。MonkeyOCRv2想做的是用同一套視覺編碼器，接住多語言文件理解與 OCR 工作流。

overview

文件 AI 最麻煩的地方，在於文字辨識、版面解析、文件理解、公式辨識，甚至竄改檢測，很多時都要拆成幾個模型串起來。MonkeyOCRv2 把自己放在視覺文字基礎模型的位置，核心不是只追單一 OCR 指標，而是想用同一個 encoder 同時覆蓋多語言文件 parsing、understanding、text recognition、formula recognition 以至 scene text detection。

它採取的路線很明確：不像部分做法會按任務各自訓練小模型，MonkeyOCRv2 強調 fine-grained text modeling、cross-task representation learning 同 cross-lingual generalization，等於先把「文字作為視覺內容」這件事學得更深，再把能力分流到不同文件任務。這種取向的好處，是同一套底座較適合研究團隊或產品團隊整合工作流；代價則是現有資訊仍以模型發布為主，完整效能對比與部署細節還要結合論文與 checkpoint 再判斷。

現階段最值得留意的，是項目已不只放出單一模型名稱，而是分成幾條較清晰的能力線。 MonkeyOCRv2 vision encoder，以及面向 multilingual document parsing 的 MonkeyOCRv2-Parsing、面向 efficient document understanding 的 MonkeyOCRv2-Und，並提供 Hugging Face 與 ModelScope checkpoint，代表測試方式大致會圍繞下載權重後，按任務接入 parsing、recognition 或 understanding 流程，而不是單純打開一個聊天介面就完成。

  • 涵蓋 OCR、文件理解、公式辨識、竄改檢測、重疊文字分割等多類任務
  • 提供 MonkeyOCRv2-S、MonkeyOCRv2-B、MonkeyOCRv2-AS，不同 backbone 對應不同場景
  • S、B 版本偏向 Recognition / Parsing / Understanding，AS 版本偏向 Detection / Segmentation
  • 已公開 Demo、Hugging Face 集合與 MonkeyDocv2 數據集線索，方便交叉驗證

從現有公開資訊看，這個項目較適合做 Document AI、智能審核、票據與表單處理，也適合想比較 dots.mocr、PaddleOCR-VL、Qwen3-VL 這類路線差異的人。它未必是最輕量的選擇，但「一個編碼器橫跨多任務與多語言」這個方向，對需要長期維護文件工作流的項目有相當吸引力。

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RINO 用圖像編輯統一視覺任務

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把深度、分割、姿態估計都改寫成 RGB 圖像輸入輸出，RINO 想驗證一個大膽方向：凍結式 image editor 能否直接兼任理解與生成。

RINO unifies vision under a single RGB interface: one frozen image editor, driven by a task-specific prompt, handles est

與其為每個視覺任務各自接駁 head、decoder 或 adapter，RINO 選擇更激進的路線：全部改寫成 RGB In, RGB Out。它屬於一個以 PyTorch 實作的研究型評測與實驗項目，核心問題是檢查單一凍結式 image editor，能否同時處理視覺理解與條件生成，而毋須為深度、segmentation、pose 之類任務另建模組。

這個定位帶來的吸引力很直接：流程統一、介面統一、後端也能互換。項目目前接上三個開源 image-edit 模型作為黑盒後端，包括 Qwen-Image-Edit、FireRed-Image-Edit 與 LongCat-Image-Edit；任務目錄結構一致，每個 task 都有獨立 evaluate 程式與 output 結果，方便逐項跑 benchmark，比起各任務各寫一套推理邏輯，整理與比較都省事得多。

但它的取捨同樣明顯。RINO 並沒有訓練新模型，也不做 fine-tuning，而是堅持用 released weights 直接測 zero-shot 表現；好處是比較乾淨，較能反映 image editor 本身的泛化能力，限制則是上限會被原生編輯模型綁住，對結構化輸出是否穩定、是否容易受 prompt 與渲染方式影響，仍要按任務逐個看。

  • 重點不是追求單一任務最佳成績，而是測試「同一個 RGB 介面」能否橫跨多類視覺工作
  • 三個後端可互換：Qwen-Image-Edit、FireRed-Image-Edit、LongCat-Image-Edit
  • 採用 copied official metric code 評分，數字理論上較容易與既有文獻對齊
  • 部署理解不複雜：安裝依賴後，按 task 準備 dataset，再選 BACKEND 與對應 MODEL 便可執行評測

較適合留意這個項目的，會是想研究 unified vision 介面、比較不同 image editor 泛化力，或者想把多個 benchmark 收攏到同一工作流的團隊。現有資訊未列出完整成績表，但它已清楚交代評測方法、資料夾規格與模型來源；作為研究驗證平台，價值在於提出一套可重覆比較的做法，而不是即刻取代每類任務的專用模型。

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Needle 想把微型 AI 帶落手機同手錶

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Needle唔係追求萬能對話，而係集中做好 function call。26M 參數做到可本地微調，方向相當鮮明。

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想喺手機、手錶或者眼鏡一類裝置放入可用嘅個人 AI，卡位往往唔係模型夠唔夠大，而係夠唔夠細、夠唔夠快，仲要肯做工具呼叫。Needle 就係朝呢個位置落手：一個以 Simple Attention Network 為核心嘅微型模型項目，重點處理 single-shot function call，目標唔係長篇對話，而係幫個人 AI 更穩定咁叫工具做事。

呢個項目最值得留意嘅地方，在於佢將 Gemini 3.1 蒸餾到 26M 參數，並且保留到可以喺 Mac/PC 本地 finetune 嘅路線。對開發者同產品團隊嚟講，意思好直接：你未必要綁死雲端大模型，亦可以先用開放權重同資料生成流程，試自己嘅工具介面、指令格式同 function schema，再按需要微調。

Cactus Needle - The 26M Function Calling Model

同類小模型通常會喺「尺寸、速度、泛化能力」之間拉扯，Needle 明顯揀咗功能導向呢一邊。README 已經講得很坦白：佢喺 single-shot function call 勝過 FunctionGemma-270m、Qwen-0.6B、Graninte-350m、LFM2.5-350m，但呢類較大模型喺對話範圍同容量上仍然更強，所以 Needle 比較似一把專用工具，而唔係通才助手。

  • 類型上屬於開源模型項目，集中解決小裝置上嘅 function call 效率與部署成本。
  • 權重同 dataset generation 都已開放，適合拿來測試自家工具鏈同微調流程。
  • 生產環境配合 Cactus，可達 6000 toks/sec prefill 同 1200 decode speed，取向非常著重吞吐。
  • 預訓練用 16 TPU v6e 跑 200B tokens，之後再用 2B tokens 嘅 single-shot function call dataset 做 post-training。

模型結構亦反映咗呢種取向：Simple Attention Network 採用 encoder-decoder 佈局，配合 GQA+RoPE、Cross Attn、ZCRMSNorm 同 shared embedding，目的係用更細規模支撐工具呼叫輸出。要留意嘅限制同樣清楚，小模型本身比較 finicky，對資料格式、工具定義同微調質素會更敏感；需要穩定多輪對話或者更廣知識覆蓋嘅場景，仍然未必係 Needle 最合適。

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Qwen3.6 全新的動態 NVFP4 量化器

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運行速度比其他 NVFP4 量化器快約 2.5 倍，效能更佳，檔案大小也相近。在24GB 記憶體上，Qwen3.6-27B NVFP4 的運行速度提升 2.5 倍；在32GB 顯存上，Qwen3.6-35B-A3B 的運行速度提升 1.7 倍。

Og image

想喺自己電腦上跑到規模較大的多模態模型，最大卡位通常唔係功能，而係記憶體同速度。Qwen3.6 屬於阿里巴巴的新一代多模態 hybrid-thinking 模型系列，重點在於用相對可控的硬件需求，處理 agentic coding、vision 同 chat 等工作。

現有資料提到兩個主力型號：Qwen3.6-27B 同 35B-A3B。前者可在約 18GB 記憶體配置下運行，後者約需 22GB 至 23GB 左右，並支援 256K context 及 201 種語言。對想喺本地做長內容理解、跨語言對話，或者配合工具調用工作流的人來說，這個取向幾實用。

相比只講「可量化、可本地跑」的常見做法，Unsloth 這邊更著重點樣揀到速度與準確度較平衡的版本。Qwen3.6 GGUFs 採用 Unsloth Dynamic 2.0，會按真實使用資料做 calibration，並把重要 layers upcast；另外新推出的 NVFP4 quants 主打在 GPU 上帶來約 2.5 倍更快速度，MTP 則標示可把 inference 再加快 1.4 至 2.2 倍，同時不犧牲準確度。

  • 適合本地部署多模態模型，兼顧編碼、視覺與對話
  • 27B、35B-A3B 記憶體需求相對克制，較易在個人設備起步
  • GGUF 格式配合 Unsloth Dynamic 2.0，重點是量化後仍保持可用表現
  • NVFP4 與 MTP 主要改善推理速度，幫助減少等待時間

使用上仍有幾點要留意：總可用記憶體最好高於下載的量化模型大小，否則雖然可經 llama.cpp 用 SSD/HDD offloading 繼續運行，但推理會慢得多；文件亦明確提醒不要使用 CUDA 13.2，以免輸出異常。整體來看，這不是單純把 Qwen3.6 搬到本地，而是把「跑得動、跑得快、精度仍可接受」這幾個取捨整理得更清楚。

所引用的模型列表：Qwen3.6-27B、Qwen3.6-35B-A3B。

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RCORE 為什麼我打不開抽屜

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同一個抽屜，模型可能只見到物件就判成「關上」。RCORE 針對這種偏差補上時序線索，重點不在多記類別，而是少走錯路。

RCORE teaser

見到抽屜就猜「關上」、見到杯就猜「拿起」，正是 Zero-Shot Compositional Action Recognition (ZS-CAR) 最容易失手的位置。RCORE 是一個研究型模型項目，處理的是新 verb–object 組合辨識，核心不是再加更多標籤，而是壓低模型依賴物件類別走捷徑的傾向。

現有做法多數沿用已見過的共現關係去推斷動作，作者指出這種 fixed compositional supervision 會令模型把 object 當成近路，忽略影片中的 temporal evidence。RCORE 的回應很直接：用 CPR（Co-occurrence Prior Regularization）補足原本缺席的組合監督，同時把常見配對當成 hard negatives；再用 TORC（Temporal Order Regularization for Composition）迫使 verb 表徵對時間順序敏感，而不是學成靜態語意。

這個取向的價值，在於它不是單純追求更強 backbone，而是修正 ZS-CAR 的學習偏差。論文亦加入 FSP、FCP 與 Compositional Gap 這幾個診斷指標，不只看最後準確率，亦檢查模型是否真的較少受 co-occurrence patterns 牽引；已公開資訊指出，它在 Sth-com 與 EK100-com 都能改善 compositional generalization。

  • 重點放在減少 object-driven shortcuts，不是單靠物件猜動詞
  • CPR 針對訓練配對偏斜，TORC 針對時序線索不足
  • 準備 Python 3.10、requirements，以及特定 tokenizer 詞彙檔
  • InternVideo2 1B backbone 依賴 flash-attn，CLIP / InternVideo2-Base 則較易測試

部署與測試方式偏向研究流程：先安裝相依套件、準備資料，再跑 training 與 evaluation；它較適合做影片理解、組合泛化或 benchmark 分析的團隊，而不是即插即用的產品工具。相關模型與骨幹包括 CLIP、InternVideo2-Base、InternVideo2 1B；對於想研究模型為何會「看錯動作」的人，RCORE 比單看分數更有參考價值。

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IdeasHaveGenomes：用血統追蹤科研點子

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研究提案寫得像樣，未必代表模型真正明白想法點樣演化。IdeasHaveGenomes把重點放在「點子血統」，專門測試 AI 能否追蹤繼承、變化同重組。

Ideas Have Genomes overview

只會搵相似論文，已經唔足夠判斷 AI scientist 是否真係理解研究想法。IdeasHaveGenomes 把科學點子當成有 lineage 的對象去看，屬於 benchmark／數據集類型的項目，針對的正是 Auto Research 入面最難驗證的一環：模型能否講清楚一個 idea 由邊度嚟、點樣修補舊限制，最後點解值得延伸。

現有做法好多時集中在 related paper retrieval、proposal writing，或者用開放式生成結果做人手印象分。作者認為呢種範式捉唔到 inheritance tracing 同 evolutionary reasoning，所以提出 IdeaGene-Bench（IG-Bench），把任務分成封閉式測試 IG-Exam，同埋用 Population-Evolution Score（PES）評分的 IG-Arena，前者問理解是否精準，後者先看生成內容有冇 lineage 根據。

項目的可取之處，在於它唔只問「像不像新點子」，而係追問 Heredity、Variation、Selection 有冇成立。資料規模亦算完整，包括 1,961 條 golden lineage traces、1,085 個 Idea Genome objects、920 筆 GenomeDiff records，覆蓋 10 個 scientific domains；IG-Exam 進一步拆成 42 類 task、1,029 個 closed-form instances，適合做可重覆比較。

  • IG-Exam 主要測 abstraction、inheritance tracing、evolutionary reasoning、lineage verification
  • IG-Arena 針對開放式提案生成，用 PES 檢查血統延續與變化是否合理
  • 項目可用 OpenAI-compatible API 跑 smoke test 或完整評測，不一定綁死單一模型
  • 現有結果反映難度高，最佳 IG-Exam exact accuracy 只有 27.3%，最佳 T4 verification 為 17.4%
  • 榜單涵蓋 GPT、Claude、Qwen、Gemini、DeepSeek，以及 AI Scientist v2、Codex、Claude Code 等系統

部署理解上，這不是拿來直接替代研究助手的成品工具，而是用來測試模型或 agent workflow 是否真的具備「科研點子血統推理」能力。較適合做 AI scientist、research agent、proposal generation pipeline 的團隊評測基準；想比較不同模型、judge 組合，或者檢查生成提案有冇沿住正確 lineage 發展，這個項目比一般文字基準更有辨識度。

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SPLASH 讓小型 MLLM 學會觸覺

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SPLASH想處理的，不是單純加一個感測模組，而是令小型多模態模型學觸覺時唔會忘記原本的視覺語言能力。你可以把它理解成一種有節制的微調方法，專門避開災難性遺忘。

figure

想將觸覺資料接入小型多模態模型，最麻煩的地方往往不是接唔接到，而是模型一邊學「摸到乜」，一邊把原本「睇到乜」的能力搞亂。SPLASH屬於模型訓練框架，針對的正是 MLLMs 在加入 tactile perception 後容易出現的 catastrophic forgetting，目標是在保住 vision-language 能力之下完成 visuo-tactile 對齊。

它的取向幾清楚：唔係全面重訓，也唔係隨便加一條 tactile branch 就算，而是先在 LLM backbone 入面找出較「沉睡」的參數空間，再把觸覺學習限制在呢部分。項目提到它用 weight 與 activation importance scoring 生成 dormant masks，之後做 mask-guided sparse training；好處是唔使大幅動到關鍵視覺語言參數，代價則是整個流程仍然偏研究型，部署前要先備好資料集、分割資料，同時需要 CUDA 12.0 以上與至少兩張 GPU 做分散式訓練。

現有版本主要有兩個模型變體：SPLASH-1B 以 InternVL2.5-1B 為 base MLLM，SPLASH-3B 則建基於 Qwen2.5-VL-3B，兩者都配合 ViT-Tiny + MLP adapter 作 tactile frontend。資料部分亦唔算輕量，除了 LLaVA-CC3M-Pretrain-595K 與 CC3M 用來生成 mask，仲要配合 Touch-Vision-Language-Dataset、TacQuad 等項目做訓練與 OOD 評估，所以它比較適合做多模態研究、機械感知、或想驗證觸覺—視覺聯合推理的團隊。

  • 重點不在新增多少參數，而在把觸覺更新隔離到 dormant subspace
  • 基底模型包括 InternVL2.5-1B 與 Qwen2.5-VL-3B
  • 觸覺前端採用 ViT-Tiny + MLP adapter
  • 評估覆蓋 SSVTP、TVL、TacQuad，並強調保留原有通用能力

以公開資訊判斷，SPLASH最值得留意的不是單一 benchmark 分數，而是它明確押注「non-destructive modality expansion」：讓模型多學一種感官，而唔需要用視覺能力做交換。對打算在緊湊參數預算下擴展 MLLMs 感知模態的研究項目而言，這個方向比單純追高表現更有參考價值。

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AgentCanvas：把 embodied agent 變成可編輯圖譜

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想試 embodied agent，最花時間往往不是想法，而是把模擬器、模型與工具串起來。AgentCanvas 把這層 execution stack 圖像化，方便研究團隊直接改結構、跑實驗、比較結果。

AgentCanvas editor: the MapGPT executor loads as a node-and-wire graph, then a live R2R episode runs end-to-end

卡位不在模型夠唔夠新，而在整個 embodied agent 系統太厚：simulator、perception、memory、planning 同 control 全都要接通。AgentCanvas 把這件事收斂成可執行的 typed graph 平台，用單一 JSON 保存一個 agent 結構，讓 VLN、EQA、VLA 一類工作不再每次都由 execution layer 重搭起步。

這個項目是把 embodied agent 改寫成可視化、可重播、可修改的圖譜程式。現有做法多數靠手寫 imperative code 逐層綁死 simulator、工具與 foundation models，作者認為這種範式難以比較、難以重現，也不利 architecture search；所以 AgentCanvas 先提供 substrate，再用 KDLoop 與 AAS 讓 coding agent 反覆改圖、驗證、再分析。

AgentCanvas 重點放在把 agent 結構標準化，而不是只交一份論文內部 executor。你可以在 editor 直接載入節點圖，跑真實 R2R episode，也可接 Habitat-Sim、MatterSim、SAPIEN/ManiSkill2、MuJoCo/robosuite 這些 simulator；新加入的 Source tab 還可就選定 node 回看 source slice，改完再 syntax-checked hot-reload，這對反覆試設計特別有用。

  • 支援 hand-built graphs，也支援 AAS 自動搜尋 agent 架構
  • 已接入 29 個 foundation models，包括 Qwen3-VL、InternVL3、Gemma 3、SmolVLM2、SigLIP2、OWLv2、Grounding DINO
  • 可覆蓋 VLN、EQA、VLA 與鄰近 embodied 任務
  • 研究預覽版已開源，環境基礎要求為 Python 3.10+

受益最明顯的，會是做 embodied AI 的研究團隊、要重現論文 executor 的學生，以及想比較不同 graph 設計而不是重寫整個系統的人。現階段它仍是 pre-1.0 research preview，性能數字應結合原論文結果閱讀；但單看定位，AgentCanvas 最有價值的地方，是把「難以維護的 agent 系統工程」變成「可被搜尋與修改的圖譜工作流」。

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SciReasoner 想把科學推理拉回結構本身

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做蛋白質、分子同材料推理，只靠文字序列往往唔夠。SciReasoner把3D結構直接變成可推理證據，重點是答案背後的科學線索都盡量保留。

SciReasoner architecture overview

只看文字去判斷蛋白質功能、分子反應性或材料性質，經常會漏掉真正關鍵的空間結構。SciReasoner屬於多模態 scientific foundation model，針對的正是這個落差：把 protein structures、3D molecules、crystals、sequences、formulas 同 text 轉成可對照的 structure-aware evidence tokens，再用來做 scientific QA、prediction、classification 同 generation/design。

與科學資料先「文字化」再交畀大型語言模型處理的做法不同。作者明確押注 native structural reasoning，保留 Foldseek 3Di、ConfSeq、SLICES 呢類結構編碼，令模型唔係淨係讀描述，而係可以沿住 residues、fragments、conformers 甚至晶體配位環境去推理；官網展示的 traces 亦反映出，項目希望連推理路徑都可以檢查，而唔只係輸出答案。

GitHub 上的 models 同 demo 仍標示為 coming soon。換句話說，眼前較合理的理解方式係先把它當成研究型項目：閱讀 benchmark、看案例 traces，判斷它是否適合生物資訊、化學資訊或材料 AI 團隊之後的評測與整合方向，而唔係即刻下載部署到生產流程。

  • 在 86 個評測任務入面，67 個做到 state-of-the-art，對比 generalist LLM baselines 有 75 個任務表現最好
  • 與已發表的 specialist 方法相比，在 33 組比較入面有 26 組持平或更好
  • 範圍唔只化學，亦覆蓋 proteins、DNA/RNA、small molecules、3D molecular structures 同 inorganic crystals
  • traces 可檢查，雙盲專家評分中，與 DeepSeek-V4-Pro 相比有 98% 判斷屬 preferred 或 comparable

相關模型方面，SciReasoner以 Qwen3-14B 初始化，再對齊 domain-native structural vocabularies。對需要跨蛋白質、核酸、分子同材料做統一推理介面的團隊，呢個方向幾有吸引力；限制同樣明顯，因為公開模型與可直接測試的 demo 尚未提供，現階段更適合當成值得追蹤的研究項目，而唔係可即用工具。

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