MetaとPrinceton大学が提案するVLM3は、焦点距離統一・テキストでのピクセル参照・データスケーリングの3要素のみで、深度推定δ₁精度0.90・カメラポーズ推定AUC94%など多様な3Dタスクを専門モデル並みに解けることを実証した研究を解説します。
BaiduのERNIEグループが提案するNAVAは、音声と映像を専用空間で対応付けてから文脈条件付けを行う「Align-then-Fuse」方式を採用し、6.3Bパラメータで大規模な既存手法を超える音声映像同期精度と映像品質を実現します。
動画VLMの推論遅延を最大2.65倍短縮するトレーニング不要フレームワーク「EarlyTom」を解説します。視覚エンコーダ内部での早期トークン圧縮と分離型空間選択により、FLOPs 61%削減と高精度維持を両立しています。
Qwenチームが発表したVLAモデル「Qwen-VLA」は、DiTベースのアクションデコーダと体型認識プロンプトにより、物体操作・ナビゲーション・軌跡予測を単一モデルで統合。実世界ロボットでのOOD成功率76.9%を達成しました。
VLM事前学習に深度マップ生成を補助タスクとして組み込む「GEM」フレームワークを解説。LIBEROで平均96.1%、実世界ロボット実験で43%の成功率を達成した新しいVLA訓練パラダイムを紹介します。
NVIDIAが提案するGamma-Worldは、生成的世界モデルを任意のN人マルチエージェント環境へ拡張する新手法です。SRAEで順列対称性を保ち、SHAで計算量を線形化し、24FPSのリアルタイム推論を実現します。
外部ビジョンエンコーダとアダプタを一切使わないネイティブ設計VLM「NEO-ov」を解説します。Native RoPEによる時空間統合と3段階学習で、8BモデルがMindCube空間知能ベンチマーク90.0を達成しました。
圧縮動画をデコードせずコーデックストリームとして処理する新手法「codec-stream tokenization」を解説します。JumpScoreでQwen3-VL-8Bを+44.8ポイント上回り、動画・空間・追跡の3領域で同時改善を実現しました。
動画AIモデルが映像から音を推測する「音のClever Hans効果」を診断するThudフレームワークを解説。Shift・Mute・Swapの3種の介入で欠陥を体系的に暴き、わずか1万サンプルで28ポイントの性能向上を達成した最新研究です。
ByteDanceが提案するLanceは、画像・動画の理解・生成・編集を単一モデルで統合するフレームワークです。3Bの活性化パラメータで7BクラスのShow-o2やBAGELを複数ベンチマークで上回る性能を発揮します。
人間の一人称視点映像を物理常識QAへ変換しロボット制御に転移するVLAモデル「PhysBrain 1.0」が登場。Franka実機での操作成功率を47.1%から63.3%に引き上げ、複数ベンチマークで最高性能を達成しました。
GoogleのTrackCraft3Rは、Wan 2.1-T2Vビデオ拡散Transformerの事前学習知識を密な3D追跡に転用した初の手法です。4ベンチマークでSOTAを達成し、DELTAv2比でメモリ4.6倍削減・1.3倍高速化を実現しました。
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