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visually_grounded_thinking：讓 VLM 推理同時指向圖片證據

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Visually grounded thinking modes

現時不少 Vision-Language Models（VLMs）做視覺推理時，通常只輸出文字思路，證據其實來自圖片哪一部分，模型未必講得清。作者認為這種 text-only reasoning trace 難驗證、亦難監督，所以提出 visually grounded thinking：在推理文字中插入 <obj>...</obj>，直接標示 point 或 box 座標，將語句同圖片區域綁在一起。

這不是單純加標籤的格式改動，而是一套訓練與評測流程。項目先用 open-source counting 與 spatial reasoning datasets 合成帶視覺依據的思路，再用 SAM3-based grounding agent 產生 mask supervision，之後分別用 SFT 與 GRPO 訓練；RL 階段再靠 grounding-aware reward，以 box IoU 或 point F1 檢查模型指向的物件是否對應正確證據。

同類做法多數關注答案啱唔啱，這個項目連中間引用的圖像證據都計分，取向明顯較重視可驗證性。不過代價亦很清楚：資料製作、物件對齊、reward routing 都更複雜，訓練門檻比只做文字 reasoning 高，較適合已經有 VLM 訓練流程的研究團隊。

在 counting benchmarks 與 spatial reasoning benchmarks，加上 visually grounded thinking 的 Gemma3-4B-IT 普遍優於原版模型與 non-grounded thinking baseline；在部分空間推理任務，4B 版本甚至可追上或超過 Gemma3-27B-IT。作者亦指出 point grounding 較適合 counting，而 box grounding 在 spatial tasks 配合 grounding rewards 效果更突出。

  • 類型上，它屬於 VLM 訓練框架加研究代碼，重點是改善視覺推理過程缺乏可核對證據的問題。
  • 儲存庫已分開 data_synthesis_pipeline、agent、rl_reward、sft_dataset、VLMEvalKit 與 scripts，結構算清晰，理解流程會比直接改模型權重更重要。
  • 部署思路偏研究用途，較可能需要 Docker 環境、SFT/RL 訓練配置，以及自備算力，而不是即裝即用的終端工具。
  • 相關模型與元件包括 Gemma3-4B-IT、Gemma3-27B-IT、SAM3、GRPO、SFT、VLMEvalKit。
  • 適合關注可解釋視覺推理、VQA、counting、spatial reasoning，或者想把中間推理變成可監督訊號的團隊。

GitHub： https://github.com/Jun-Kai-Zhang/visually_grounded_thinking

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.16122

Categories: 開源, Gemini, Agentic, Image, 工具, 多模態模型, 庫, 模型, 模型訓練, 視覺模型, Meta, 框架, Dataset 數據集

S-Agent 把視覺推理帶入 3D 場景記憶

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Watch the S-Agent demo video on YouTube

現時不少 Vision-Language Model 都偏向用單張圖片、單步回答去做空間判斷；就算加入 agent，也常見為 stateless inference，缺少持續記錄場景變化的能力。S-Agent 提出的做法，是把空間推理改寫成 spatio-temporal evidence accumulation：不是即時猜答案，而是逐步收集 2D、3D 和時間序列證據。

這是一個偏向 Agentic 視覺推理框架 的研究項目，目標是解決多視角圖片與影片中的 3D 空間理解問題。它把 Vision-Language Model 當成 semantic planner，再配合 hierarchical spatial tools、Scene Memory 與 Agent Memory，處理 counting、measurement、orientation、relative position 這類單幀方法較易出錯的任務。

同類做法多數停留在 frame-level prediction，S-Agent 的取向明顯不同：先 grounding 物件，再做 2D-to-3D lifting，之後把幾何線索整合成可推理的 scene-centric understanding。這種設計的代價，是系統比單次問答複雜，亦更依賴工具鏈、記憶狀態與多步推理流程，不算是輕量型項目。

S-Agent: Spatial tool-use elicits reasoning for spatial intelligence.sagent demo video

目前 GitHub 提供的是論文與示範資訊，code、data、checkpoint 仍標示 coming soon，所以現階段較適合當成研究方向來理解，而不是即裝即跑的工具。若要測試它的價值，較合理的方法是留意之後公開的 inference / evaluation code，並對照 MMSI-Bench 一類 multi-view 與 video spatial reasoning benchmark 的表現。

  • 核心主張是用 spatio-temporal evidence accumulation 取代 isolated frame-level prediction
  • 系統結構包含 VLM semantic planner、hierarchy of spatial tools、Scene Memory、Agent Memory
  • 論文指在 zero-shot 設定下可提升 Gemini-3-Pro，SFT 後的 S-Agent-8B 亦能接近高階 closed-source models
  • 適合研究 spatial intelligence、multi-view reasoning、video understanding 的團隊留意

相關模型方面，文中明確提到 Gemini-3-Pro、Qwen-VL-8B，以及蒸餾後的 S-Agent-8B。若你關心 Computer-use agents、CUAs 以外，AI 如何真正理解連續 3D 世界，這個項目比一般圖片問答更有研究價值。

GitHub： https://github.com/Ropedia/S-Agent

項目：https://ropedia.github.io/S-Agent/

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FreeStyle：用社群 LoRA 做雙參考生圖

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FreeStyle teaser

現時不少 style-reference 生成，只處理單一風格參考；至於 content + style dual-reference，常見難位是資料難整、風格長尾不足，兼且 style reference 容易把人物、物件等內容一併「滲」入結果。FreeStyle 把社群 LoRA 視為風格或內容概念的聚類中心，再配合自動生成與過濾流程，重組出可訓練的雙參考資料，連 benchmark 一起補上。

這不是單純模型，而是一個結合資料管線、benchmark 與 DiT-based model 的影像生成項目，目標是解決 SRef 與 CRef+SRef 兩類任務中，內容保持、風格對齊與 leakage suppression 很難同時兼顧的問題。文中提出 attention-level constraint，以及 RoPE low-frequency modulation，核心取向很清楚：寧可多做約束，也要壓住 style-reference content leakage。

資料規模是 FreeStyle 最有份量的部分。CRef+SRef dataset 提供 480K sequences，涵蓋 1,704 種 styles；SRef dataset 則有 619,302 sequences、622 種 styles。評測亦不只看靚唔靚，還加入 CSD、OneIG、DINOv2、CAS、CLIP-T、aesthetic predictors 及 VLM-as-judge，將 style similarity、content preservation、instruction following 同 leakage rejection 分開量度。

想理解怎樣測試這個項目，較合理的做法是分三層看：先用公開 dataset 與 benchmark 檢查資料結構；再看 repo 提供的 LoRA metadata 與 ComfyUI workflows，理解 triplet 怎樣生成與驗證；最後才研究 checkpoint 表現。它較適合研究團隊、做可控生圖的產品組，或者本身已在用 FLUX、Qwen、Illustrious 生態的人。

  • 把 Civitai、TensorArt、Liblib 的社群 LoRA 變成可用訓練訊號
  • 同時覆蓋 SRef 與 CRef+SRef，而非只做單一風格參考
  • 重點不是單純追求風格像，而是壓低內容洩漏
  • 提供 dataset、benchmark、workflow、checkpoint，便於重現整個流程

相關模型與基礎生態包括 DiT-based model、FLUX、Illustrious、Qwen，以及資料生成用的 ComfyUI workflow。若你關心的是商用穩定性，仍要留意它相當依賴社群 LoRA 品質與過濾流程；作者亦有講明，原始 LoRA 權重本身未必會隨項目再分發。

GitHub： https://github.com/Blue2Giant/FreeStyle

項目： https://blue2giant.github.io/FreeStyle/

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JanusMesh 把雙提示變成 3D 視覺

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Teaser

現有 3D visual illusions 做法，多數不是走 optimization-based methods，就是把兩個形體直接拼接。前者慢，還容易出現過飽和顏色；後者雖然直接，但會留下明顯幾何接縫，亦會有 semantic leakage。JanusMesh 提出的不是新訓練模型，而是一條 training-free pipeline，目標是把兩個文字提示融合成一個 3D mesh，並在指定視角各自呈現不同語意。

它的核心分成兩步：先用 cross-space dual-branch denoising，在 voxel 與 Signed Distance Field (SDF) 之間處理形體融合，再配合 CLIP 做 orientation alignment；之後再用 view-conditioned 2D diffusion 補貼圖與外觀。這種拆法的重點，不是單純把兩個物件疊上去，而是先解決幾何是否連貫，再處理不同視角看到的表面語意。

部署上，現有資訊顯示它較適合有 CUDA 環境的研究或圖像團隊，因為要安裝多個 CUDA extensions，例如 flash-attn、nvdiffrast、diff-gaussian-rasterization、pytorch3d。測試思路相當清晰：可先用 case 1 或 case 2 直接生成固定 voxel split 結果，再用 case 3 加入 CLIP pose search，比較視角對齊是否更穩定；另外也可調整 noise guidance、space control、t0 idx value 與 guided structure weight，觀察語意強度與形體穩定度之間的取捨。

JanusMesh 的表現頗有競爭力：生成時間約 3–5 分鐘，主打 geometric integrity、semantic recognizability、efficiency 都比同類方法好。不過它目前更像研究型工具，適合做 3D 內容展示、視覺實驗、生成式藝術或學術比較；若想要任意角度都自然，文中亦明言這類物件在非目標視角本來就可能難以辨認，這其實是 3D 視覺錯覺成立的一部分。

  • 項目類型：一個 training-free 的 3D 生成流程，解決雙語意 3D visual illusions 的幾何接縫、語意外漏與生成速度問題。
  • 最值得留意的差異：不是 per-shape optimization，也不是 direct concatenation，而是先做 cross-space 幾何融合，再做 view-conditioned 外觀細化。
  • 較適合的情境：3D 生成研究、視覺傳達、展覽內容、概念設計，以及想比較多種 3D illusion 範式的團隊。
  • 性能重點：論文聲稱 3–5 分鐘可完成，較傳統 SDS-Based Methods 快，亦減少 oversaturation 與 seams。
  • 相關模型／組件：CLIP、2D diffusion、voxel、Signed Distance Field (SDF)、flash-attn、nvdiffrast、diff-gaussian-rasterization、pytorch3d。

GitHub： https://github.com/siang1105/JanusMesh

項目： https://siang1105.github.io/JanusMesh.github.io/

Categories: 開源, NVIDIA, Image, 工具, 3D, IDE, Python, 模型, 模型訓練, 視覺模型

ENPIRE : NVIDIA 閉環系統訓練機械人自我改良

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NVIDIA

ENPIRE 是一個用於真實世界機械人策略自我改良的框架，重點不是單一模型，而是把「重設場景、執行策略、檢查結果、再改進」串成可重複閉環。它針對的問題很明確：靈巧操作任務一直很依賴人手監督與大量調參，令機械人研究難以擴展。

系統由四個模組組成：Environment（EN）負責自動重設與驗證、Policy Improvement（PI）負責發動策略改良、Rollout（R）負責在單機或多機械人上測試、Evolution（E）則讓 coding agents 分析紀錄、查閱文獻、調整訓練基建與演算法程式。與常見只在模擬器或純數碼環境做 agent 優化的方法相比，ENPIRE 把回饋迴路直接放到真實機械人上。

列出的案例包括 PushT、Pin Insertion、Tie Zip-tie 與 GPU Insertion，可見它瞄準的是需要精準操作的任務。按頁面描述，frontier coding agents 在這套流程下，可把部分真實操作任務推高至 99% 成功率，但不同任務、機械人配置與訓練設定之間仍可能有差異，閱讀時宜把它視為特定條件下的結果。

若想理解這個項目，可先從它的閉環結構入手，再看 Policy Improvement 支援哪些路線，例如 heuristic learning、tool calling、behavior cloning、offline RL 與 online RL。頁面亦提到 robot fleet scaling、simulation evaluation、auto evaluation 與 auto reset，反映這個項目不只關心模型表現，也在處理如何把測試與迭代流程自動化。

  • 核心價值：把真實機械人訓練流程標準化，減少人手介入
  • 主要差異：不是只生成策略，而是連同驗證、重設、改良一起自動執行
  • 適合讀者：機械人研究者、Agentic AI 開發者、關心自動化實驗流程的人
  • 已提方法：heuristic learning、tool calling、behavior cloning、offline RL、online RL

這項目較適合放在機械人學習、自主代理與真實世界實驗自動化的脈絡下理解。若你關心 Computer-use agents 或 coding agents 能否走出螢幕、直接管理物理系統的迭代流程，ENPIRE 提供了一個相當具體的方向。

項目： https://research.nvidia.com/labs/gear/enpire/

Categories: 開源, NVIDIA, Agentic, Clone, Vibe Coding, 模型, 模型訓練, 編程, Robotic, 框架

AdaVoMP 讓 3D 場景有可互動物理材質

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Og image

不少 3D 資產只有外形，欠缺 Young’s modulus（E）、Poisson’s ratio（ν）同 density（ρ）等物理資料，結果做模擬時只係「睇落似」，但受力、變形同碰撞未必可信。AdaVoMP 就係針對呢個缺口，為輸入 3D 物件預測高密度、空間可變的物理屬性場，令數碼世界更接近可互動、可模擬的狀態。

同前一代 VoMP v1 比，AdaVoMP 的重點唔止係更清晰，而係改用 sparse and adaptive voxel structure（SAV）同 sparse transformer encoder-decoder，將固定體素表示換成可自適應結構。頁面指出，它可生成高出 16^3 倍解析度的屬性場，亦支援 test-time 調整解析度，兼顧準確度、記憶體效率同細節保留。

AdaVoMP short video [ICML 26]

AdaVoMP 展示咗幾種直接可理解的用途，例如將 Gaussian Splat + mesh 場景轉成可互動世界、為純 mesh 或 gaussian splats 場景做較真實的物理模擬，以及配合 RoboLab 與 Isaac Sim 建立機械人測試環境。對做 robotics、simulation、數碼孿生，或者想將 NeRF、Gaussian Splat 資產變成可操作場景的人，呢類流程會特別有參考價值。

  • 補回 3D 資產常見缺失的物理材質資訊
  • 比 VoMP v1 提供更高解析度與可縮放輸出
  • 同時支援 mesh、Gaussian Splat 等不同表示
  • 可用於 Isaac Sim 機械人基準測試與互動場景建立

從頁面資料看，AdaVoMP 亦有同 NeRF2Physics、PUGS、Phys4DGen、Pixie、VoMP 及 Ground Truth 作視覺比較，重點放在 physics material fields 的品質。若要自行測試，查看 Code 同 Model/Data，再留意它在自己場景表示、模擬器同資產格式上的接入成本。

項目： https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/adavomp/

Categories: 開源, NVIDIA, 3D, 模型, Robotic

Holo-World 把天氣與鏡頭控制放進影片生成

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Repository image for XiangchenYin/Holo-World

Holo-World 是一個Video World Model項目，目標不是單純把靜態圖片變成短片，而是由單張首幀出發，按照指定的鏡頭路徑、物件動態與天氣指令生成影片，盡量保留原本場景結構。對一般讀者來說，可把它理解成「你先給一個世界起點，再要求系統改變拍攝方式與天氣，但不要連場景骨架都改走」。

它和常見影片編輯做法的分別，在於不少方法要先有來源影片，甚至依賴已經包含未來結構的重建場景；Holo-World 則強調 first-frame-anchored source-to-state 設定，只由一張圖開始。這種取向更靈活，但難度也高，因為模型要自己補出後續畫面，同時維持鏡頭控制、物件位置和天氣效果不互相打架。

這個項目核心包含 HoloStateData、Unified Scene Adapter 與 Scene-Weather Decomposed CFG。前者是為相機、物件、天氣建立統一監督樣本的資料集；後兩者則把「場景保持」與「天氣轉換」分開處理，目的是減少下雨、下雪、起霧時把整個場景細節一併沖散的情況。論文與項目頁提到，量化與視覺結果都顯示它在 weather-state generation 上優於 video-to-video weather editing baselines，但目前倉庫內容仍偏研究展示，未見完整安裝與推理流程，較適合先當作研究方向理解。

  • 可由單張圖片出發，而非必須先提供完整來源影片
  • 同時控制 camera、object、weather，比單一條件生成更完整
  • 重點取捨在於維持場景結構一致，同時讓天氣效果夠明顯
  • 較適合研究 world model、可控影片生成、合成場景模擬的團隊

如果你關心自動駕駛模擬、生成式影片控制，或想研究世界模型如何把幾種控制訊號整合，這個項目很有參考價值。相關模型與組件可留意 Holo-World 本身，以及資料集 HoloStateData；從現有資料判斷，它現階段更像研究型模型與方法展示，未必是即裝即用的生產工具。

GitHub： https://github.com/XiangchenYin/Holo-World

項目： https://xiangchenyin.github.io/Holo-World/

Categories: 開源, Video, Image, 工具, 庫, 模型, 視覺模型, 視頻模型, 世界模型, 中國

ImageWAM 用圖片編輯做機械人決策

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Repository image for yuyangalin/ImageWAM

ImageWAM 是一個模型訓練與評測項目，核心目標是用 image-editing foundation models 取代傳統 World Action Models (WAMs) 常見的影片生成流程，處理機械人動作預測又慢又重的問題。它的判斷很鮮明：與其生成一段未來畫面，不如直接從「當前影像 + 指令」抽取足夠的動作線索。

這項目把圖片編輯模型的中間表徵拿來做 robot action prediction。根據項目頁資料，ImageWAM 推論時不一定要解碼出編輯後影像，而是使用單次 image editing forward step 產生的 KV caches，再交給 action expert 生成未來動作，方向上比多幀影片預測更輕量。

先看 FLUX.2 ImageWAM，因為倉庫已表明它是主力版本，並提供 4B 與 9B 變體。之後再按手上資料與算力，準備本地 datasets、pretrained weights、ActionDiT 初始化權重，然後在 LIBERO、LIBERO-plus 或 RoboTwin 這幾個基準環境做訓練與評測。

這個方向不只是概念實驗。項目頁列出 RoboTwin 2.0 為 93.38%、LIBERO 為 98.4%、LIBERO-Plus 為 83.1%，並提到可節省 4.1× FLOPs、推論延遲加速 84.7%。這些數字很吸引，但始終以作者公開的實驗設定為準，若換成不同機械人平台或資料分布，表現仍要再驗證。

  • 支援多個相關模型：FLUX.2 ImageWAM、OmniGen2 ImageWAM、Ovis-U1 ImageWAM
  • FLUX.2 提供 4B 與 9B 版本，Ovis-U1 走較細模型路線
  • 適合機械人控制、world modeling、action prediction 研究與基準測試
  • 重點不是生成漂亮畫面，而是抽取對動作決策有用的變化資訊

整體來看，ImageWAM 不算面向一般用家的 AI 工具，更像給研究者與工程團隊驗證新路線的開源項目。若你關心 world action models 是否一定要靠影片生成，這個項目提供了一個相當具體，而且有基準成績支持的反例。

GitHub： https://github.com/yuyangalin/ImageWAM

項目： https://zhangwenyao1.github.io/ImageWAM/

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Envs-aware-Information-Retrieval：RAG 檢索不應一招走天涯

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Thinking token length dynamics during GRPO training

不少 Retrieval-augmented generation 都把 retrieval 視為通用步驟：先改寫問題，再交給任何檢索器處理。這項論文反對這種 fixed generic tool-call 範式，認為限制在於查詢寫法會受檢索環境影響，同一句問題交給 BM25、Contriever、all-MiniLM-L6-v2 或 Qwen3-Embedding，最佳表達方式可以完全不同，因此提出 Environment-aware Information Retrieval 這個設定，專門研究 LLM 如何因應 retriever 改寫查詢。

項目本質上是研究型框架與實驗資源，用來解決「RAG 查詢改寫是否應按檢索器調整」這個問題。作者用 reinforcement learning（RL）訓練 query rewriter，並以 nDCG@10 當 reward；重點不只是答對與否，而是觀察模型會否學到不同 retriever 對應的語言風格。

不同檢索器之間的策略難以轉移，主要不是 search intent 變了，而是查詢的 structural 或 stylistic 形式不對。例子很清楚，BM25 偏好精簡 keyword-style queries，Contriever 則更受 document-like、statement-style rewrites 幫助；作者亦加入 retriever-specific human guidance 改善 RL 探索，並用 branching rollout 穩定 multi-turn retrieval 訓練中的 credit assignment。

如果你想測試這個項目，做法是挑同一批問題，分別接到 BM25 與 embedding-based retriever，比較原始問題、改寫後查詢，以及 nDCG@10 變化。做 RAG pipeline、query rewriting、search quality tuning 的人會特別啱用；對一般應用團隊來說，這份研究也提醒了一點：不要假設一套 prompt 或 rewrite policy 可以通吃所有 retrieval backend。

  • 這是研究型項目，核心在 retriever-aware query rewriting，而非一般聊天應用
  • 保留的相關模型與檢索器包括 BM25、Contriever、all-MiniLM-L6-v2、Qwen3-Embedding
  • 主要 technical claim 是不同 retriever 需要不同查詢風格，策略轉移性偏低
  • 訓練以 RL 進行，並用 nDCG@10 衡量檢索品質
  • branching rollout 與 retriever-specific human guidance 是方法上的兩個關鍵補強

整體來看，這不是靠更大模型硬推效果，而是重新檢視「查詢應怎樣配合檢索器」這個常被忽略的步驟。若後續公開更多 benchmark 細節與可重現結果，這個方向有機會成為 RAG 調校中的實用基線，而不只是論文中的觀察。

GitHub： https://github.com/LCO-Embedding/Envs-aware-Information-Retrieval

項目： https://huggingface.co/LCO-Embedding

Categories: 開源, 阿里巴巴, Qwen, Agentic, 工具, Embedding, RAG, 提示詞, 模型, 模型訓練, 框架

SSync 用選擇式蒸餾改善影片物件分解

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SSync

現有的 video object-centric learning（VOCL）多數沿用 slot-based frameworks，通常建基於 reconstruction-driven encoder–decoder architectures：encoder 產生 attention maps，decoder 產生 object maps，再嘗試把兩者對齊。近年的 dense alignment strategy 會對所有 spatio-temporal patches 做 contrastive learning，但這種全對全對齊會把 encoder 的雜訊和 decoder 的模糊邊界一併放大，計算量亦會升到 quadratic complexity，影片一長就更難擴展。

SSync（Selective Synergistic Learning）屬於一個可插入現有流程的 PyTorch 學習模組，目標是改善影片中的物件分解質素。它不是強迫所有 patch 全面一致，而是只挑選較可信的訊號做 mutual-distillation：用 encoder 幫手修邊界，用 decoder 清理物件內部雜訊，方向相當明確。

這項目把「全部都對齊」改成 selective distillation，並透過 pseudo-labeling 把成本降到 linear complexity。作者亦加入 transitive pseudo-label merging，處理 slot redundancy，將時序上反覆重疊的 slots 合併，減少模型把同一物件拆成多份的偏差。

如果你本身有研究 Slot Attention、影片分解、無監督物件發現，這項工作相當值得細看；如果你只是想快速試概念，亦可直接留意作者提供的 PyTorch implementation、Hugging Face 權重和 project page。它屬於 plug-and-play module，較適合已有 VOCL 基礎模型的人接入比較，而不是給完全零基礎讀者當成獨立應用程式。

  • 核心問題：dense alignment strategy 計算昂貴，亦會傳播 encoder 與 decoder 各自的錯誤
  • 核心方法：Selective Synergistic Learning 只蒸餾可靠線索，分開處理 boundary refinement 與 interior denoising
  • 結構補強：加入 transitive pseudo-label merging，減少 slot redundancy
  • 論文聲稱：可提升 decomposition quality，並對 slot configurations 有較強 robustness
  • 相關技術詞：VOCL、slot-based frameworks、Slot Attention、mutual-distillation、pseudo-labeling

整體來看，SSync 的價值不在於另起爐灶，而是在既有 slot-based video learning 範式上，直接指出 dense patch alignment 的兩個痛點：錯誤傳播與計算擴張。對研究型讀者而言，這比單純再堆模型容量更有意思；對工程導向團隊而言，它也提供了一個較容易插入現有項目的改良方向。

GitHub： https://github.com/wjun0830/SSync

項目：https://wjun0830.github.io/SSync/

Categories: 開源, Video, IDE, Python, 模型, 深度學習, 編程, 視覺模型, 框架
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