理解与生成统一模型（UMM）学习路径：从拼接架构到原生统一，从入门到前沿探索

理解与生成统一（Unified Multimodal Model, UMM）是 2024-2026 年多模态 AI 领域最活跃的研究方向之一。从 Meta 的 Chameleon 到字节的 BAGEL、商汤的 SenseNova U1，技术迭代以月为单位。本文给出一条从基础到前沿的完整学习路径，涵盖必读论文、核心概念、代码实践和研究方向。

一、为什么需要统一模型

传统多模态架构是"拼接式"的：

图像 → 视觉编码器（CLIP/SigLIP）→ Adapter/投影层 → LLM → 文本输出
                                            ↗
                            （生成任务再外挂一个扩散模型）

这带来三个问题：

1. 信息损耗：图像被 VE 编码为语言友好的特征，像素级细节在"翻译"过程中丢失
2. 能力割裂：理解用一套参数，生成用另一套参数，两者无法互相增强
3. 规模低效：需要更大参数才能弥补信息转译的损耗，SenseNova U1 指出拼接架构约需 10 倍数据量

统一模型的目标：用单一架构、单一参数集同时完成视觉理解、推理和生成，让"看懂"和"画出"在同一个大脑中发生。

当前技术路线分为三大类：

二、学习路径总图

第一阶段：基础奠基（2-4周）
  Transformer → VLM（LLaVA）→ Diffusion（SD）→ VQ-VAE

第二阶段：早期探索（2-3周）
  Chameleon → Emu3 → Transfusion → Show-o

第三阶段：主流精读（4-6周）
  Janus-Pro → BAGEL → SenseNova U1/U1.5

第四阶段：技术专题（4-6周）
  Tokenization → MoT/MoE → 训练范式 → 推理加速

第五阶段：前沿方向（持续）
  VCoT → 视频统一 → 世界模型 → 记忆 → 全模态

第六阶段：动手实践（持续）
  跑模型 → 微调 → 复现实验 → 读源码

第七阶段：研究社区（持续）
  综述 → 顶会 → GitHub → 学术交流

三、第一阶段：基础奠基

3.1 Transformer 与注意力机制

统一模型的骨干网络仍然是 Transformer。需要掌握：

• Self-Attention 的 Q/K/V 计算和复杂度 O(n²)
• Causal Attention（生成）vs Bidirectional Attention（理解）的区别——这是统一模型必须解决的架构矛盾之一
• KV Cache 机制及其显存瓶颈
• MoE（Mixture of Experts）的路由原理，为后续理解 MoT 打基础

推荐阅读：Attention Is All You Need（Vaswani et al., 2017）

3.2 视觉语言模型（VLM）

理解"拼接式"架构是理解统一模型的前提：

• LLaVA 系列：视觉编码器 + MLP 投影 + LLM，最典型的拼接架构
• CLIP/SigLIP：对比学习训练的视觉编码器如何产出语义特征
• Qwen-VL / InternVL：现代 VLM 的动态分辨率、视频理解等扩展

核心问题：VE 编码的特征是为"图文匹配"优化的，不是为"像素重建"优化的——这意味着同一个视觉编码器天然不适合同时做理解和生成。

推荐论文：

• Visual Instruction Tuning（LLaVA, NeurIPS 2023）
• Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（CLIP, ICML 2021）

3.3 扩散模型

统一模型中生成能力的技术基础：

• DDPM 的前向加噪和反向去噪过程
• Stable Diffusion 的 VAE + U-Net + Text Encoder 三件套
• DiT（Diffusion Transformer）：用 Transformer 替代 U-Net，是统一模型的关键前置
• Flow Matching：新一代生成范式，BAGEL、MiniMax H3 等均采用

推荐论文：

• Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM, NeurIPS 2020）
• Scalable Diffusion Models with Transformers（DiT, ICCV 2023）

3.4 视觉 Tokenization

这是统一模型最核心的"地基"——如何把图像变成模型能处理的 token：

• VQ-VAE / VQGAN：离散视觉 token 的基础，码本学习和码本坍塌问题
• FSQ（Finite Scalar Quantization）：更简单稳定的量化方案
• KL-regularized VAE：Stable Diffusion 使用的连续 latent space
• 关键张力：理解需要语义紧凑的表示，生成需要像素精细的表示——两者对 tokenization 的需求矛盾

推荐论文：

• Neural Discrete Representation Learning（VQ-VAE, NeurIPS 2017）
• Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis（VQGAN, CVPR 2021）

四、第二阶段：早期统一模型（2024年——范式萌芽）

4.1 Chameleon（Meta, 2024.05）

地位：早期混合模态模型的开创者。

核心思路：将图像 tokenize 为 8×8 的离散 token，与文本 token 一起输入同一个 Transformer，early fusion（输入端就混合模态）。

学习要点：

• 全离散 token 方案为什么简单但图像质量有限
• 图像 token 与文本 token 的 interleaved 训练方式
• 7B 和 34B 两个规格的能力差异

论文：Chameleon: Mixed-Modal Early-Fusion Foundation Models（Meta, 2024）

4.2 Emu3（智源研究院, 2024.09）

地位：首个证明纯 Next-Token Prediction 可以统一文本、图像、视频的工作，后登 Nature 正刊。

核心思路：不依赖扩散模型，所有模态都 tokenize 为离散 token，用单一 AR loss 训练。

学习要点：

• 纯 AR 生成图像的质量瓶颈和效率问题
• 视频 token 的时空压缩策略
• Emu3.5 升级到 Next-State Prediction 的动机——从"预测下一个 token"到"预测下一个状态"，获得可泛化的世界建模能力

论文：Emu3: Next-Token Prediction is All You Need（arXiv:2409.18869）

4.3 Transfusion（Meta, 2024.08）

地位：AR + Diffusion 混合路线的奠基之作。

核心思路：在同一个 Transformer 中，文本 token 用 AR loss（预测下一个 token），图像 patch 用 Diffusion loss（去噪训练），两种 loss 在不同数据上计算但共享模型参数。

学习要点：

• 两种 loss 如何在同一批次中混合训练
• 为什么"串行结构"（文本走 AR、图像走 Diffusion）比"全 AR"更实用
• 这个思路如何影响了后续的 BAGEL 等模型

论文：Transfusion: Compress Anything into One Transformer with Next Token Prediction and Diffusion（Meta, 2024）

4.4 Show-o / Show-o2（南洋理工, 2024.08 / 2025）

地位：单一 Transformer 同时做离散理解和连续生成。

核心思路：文本和图像理解走离散 AR 路径，图像生成走连续 Diffusion 路径，两路在 Transformer 内部并行。

学习要点：

• Show-o2 引入 3D Causal VAE 扩展到视频生成
• Flow Head 设计实现统一视频生成
• 号称"唯一同时实现文本理解、图像生成、视频生成的统一架构"

论文：Show-o: One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation（NeurIPS 2024）

五、第三阶段：主流模型精读（2025-2026）

这三个模型代表了当前三条技术路线的最高水平，建议逐一精读论文并跑通开源代码。

5.1 Janus-Pro（DeepSeek, 2025.01）

核心创新：解耦视觉编码。

传统做法用同一个视觉编码器处理理解和生成任务，但两者需求不同：理解要语义紧凑，生成要像素精细。Janus-Pro 的解法是：

输入图像
  ├── SigLIP-L 编码器 → 连续特征 → 用于理解任务
  └── VQ tokenizer → 离散 token → 用于生成任务
       │
       ↓
  单一 Transformer 骨干处理两种编码

关键数据：

• 1.5B 和 7B 两个规格
• GenEval 文生图 80%，超越 DALL-E 3（67%）和 SD3-Medium（74%）
• 训练效率惊人：128 张 A100 训练 1 周
• MIT 协议开源

精读要点：

1. 解耦编码如何避免"角色冲突"
2. 输入侧两个编码器，输出侧如何统一处理
3. 为什么 DeepSeek 选择"解耦"而非"原生统一"

论文：Janus-Pro: Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling（arXiv:2501.17811） 代码：github.com/deepseek-ai/Janus

5.2 BAGEL（字节跳动 Seed, 2025.05）

核心创新：MoT（Mixture-of-Transformers）+ 双编码器。

BAGEL 不是 MoE（按领域路由专家），而是 MoT（按任务类型路由专家）：

输入
  ├── VAE 编码器 → 像素级特征（生成用）
  └── ViT 编码器 → 语义级特征（理解用）
       │
       ↓
  共享自注意力层（GEN 专家 + UND 专家双塔）
       │
       ↓
  理解输出 / 生成输出

关键能力：

• GEN 专家和 UND 专家共享自注意力，但有独立的 FFN
• 在数万亿 text/image/video/web 交织 token 上预训练
• 支持未来帧预测、多视图合成、3D 世界导航——这些能力是预训练中涌现的
• CoT 思维链：生成前先"思考"，BAGEL+CoT 在 MMMU 上达 55.3%
• GenEval 文生图 88 分，超越 Qwen2.5-VL、InternVL-2.5

精读要点：

1. MoT 和 MoE 的路由差异
2. 共享自注意力如何让理解和生成能力互相增强
3. VAE + ViT 双编码器如何协同（而非 Janus-Pro 那样解耦后各管各的）
4. 视频/世界模型能力为何能在预训练中涌现
5. Next Token Group Prediction 训练范式

论文：Emerging Properties in Unified Multimodal Pretraining（arXiv:2505.14683） 代码：github.com/bytedance-seed/BAGEL（Apache 2.0）

5.3 SenseNova U1/U1.5（商汤, 2026.04/08）

核心创新：NEO-unify 原生统一架构——彻底去除 VE 和 VAE。

这是最激进的技术路线。U1 不做"解耦"也不做"双塔"，而是直接重新设计统一表征空间：

传统拼接：图像 → VE → "翻译成文字" → LLM 理解 → "翻译成设计指令" → 生成模型 → 图像
                ↑ 信息在多次转译中丢失 ↑

NEO-unify：图像/文本 → 统一表征空间 → 每一层计算中融合 → 理解/生成输出
                ↑ 没有转译，没有中间环节 ↑

关键数据：

• 仅需 3.9 亿图像文本示例（约业界同等性能模型 1/10 数据量）
• 8B-MoT 轻量规格（实际总参数约 18B），性能媲美 Qwen-Image 2.0 Pro、Seedream 4.5 等大型闭源模型
• 业内首个实现连续性图文创作输出（单次调用生成图文交错内容）
• Apache 2.0 开源

U1.5 的升级（2026.08）：

• 原生 4K 图像生成
• Bounding Box / 视觉 Marker / 多参考图精准编辑
• MOPD（多专家在线策略蒸馏）：训练时多专家，交付时单体模型
• Qwen-Image-Bench 从 47.14 提升到 55.20

精读要点：

1. 没有 VE 和 VAE，图像如何编码输入和解码输出？（patch encoding/decoding layers）
2. "语言和视觉在每一层计算中融合"的具体实现
3. 为什么数据效率能提升 10 倍
4. MOPD 蒸馏的技术细节——多专家如何无损融合为单模型
5. U1.5 重新设计生成头如何解决网格伪影

代码：github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1（Apache 2.0）

5.4 横向对比

精读三个模型后，用这张表检验理解：

六、第四阶段：技术专题精读

6.1 视觉 Tokenization 深入

统一模型的"地基"，决定了模型能力上限：

• 离散 vs 连续：离散 token（VQ）适合 AR 建模，连续 latent 适合 Diffusion，如何选择？
• 语义导向 vs 重建导向：CLIP 特征语义强但细节差，VAE 特征像素好但语义弱
• MBAQ（LatentUM）：为理解而量化，每个视觉 token 分解为 8 个子 token，多码本量化
• SigLIP-VQ（LLaDA2.0-Uni）：用语义导向的离散 token 增强理解

6.2 MoT 与混合架构

• MoT 的路由机制：何时走理解专家、何时走生成专家
• 共享层设计：共享自注意力 vs 共享 FFN 的取舍
• 训练稳定性：多 loss 混合时的梯度冲突问题

6.3 训练范式

• 数据配比：纯文本、图文对、图文交错、视频数据的比例如何确定
• 多阶段训练：预训练 → 持续预训练 → SFT → RL，每个阶段的目标差异
• MOPD 蒸馏：训练时多专家独立优化（文字、美学、编辑），交付时在线策略蒸馏为单体
• flow-GRPO：统一模型中的强化学习，用于视觉一致性和生成质量

6.4 推理加速

• MTP / 投机解码：DeepSeek V4 Flash 的多 token 预测
• 少步扩散蒸馏：8-step LoRA、一致性模型
• KV Cache 在统一模型中的特殊性：理解和生成的缓存策略不同
• Sprint 加速（LLaDA2.0-Uni）：KV cache 复用 + adaptive unmasking

七、第五阶段：前沿研究方向

7.1 视觉思维链（Visual Chain-of-Thought）

核心问题：当前 VLM 用纯文字推理空间问题，但语言是空间信息的间接媒介。如何让模型"画图辅助思考"？

四条技术路线：

统一模型的独特机会：U1/BAGEL 这类模型能自己生成视觉中间产物，不需要调用 SAM/Marigold 等外部模型。LatentUM 已经验证：双分支架构中，生成分支产出的视觉 token 可以直接被理解分支读取，迷宫导航达 97% 准确率。

关键发现（Gen-VCoT）：视觉中间产物不是万能的——空间/深度推理提升 25%-50%，但简单事实查询反而下降（CLEVR 上文字 CoT 91.2% vs 视觉 62.5%）。自适应路由是必要的。

推荐阅读：

• Chain-of-Visual-Thought（CoVT, arXiv:2511.19418）
• Gen-VCoT（arXiv:2606.16783）
• Visual Sketchpad（NeurIPS 2024, arXiv:2406.09403）
• Visual-Aware CoT（arXiv:2512.19686）
• LatentUM（上海交大，2026.04）

7.2 视频统一理解与生成

统一模型从图像扩展到视频的技术挑战：

• Emu3：纯 AR 视频 token 生成，Nature 论文验证可行
• BAGEL：未来帧预测、3D 世界导航（预训练涌现）
• Show-o2：3D Causal VAE 时空融合
• UniVideo（快手可灵）：MLLM + MMDiT 双流统一视频生成/编辑/理解
• Emu3.5（智源）：Next-State Prediction 把下一 token 升维到下一状态，34B 原生多模态世界模型，DiDA 离散扩散适配把推理速度提升约 20 倍
• Lance（字节跳动智能创作实验室, 2026.08）：3B 激活参数的双流 MoE 原生统一模型，以"共享交错上下文 + 解耦 UND/GEN 专家 + MaPE 模态感知 RoPE"在单个模型内系统覆盖图像+视频的理解/生成/编辑，全程训练不超过 128 GPU，Apache 2.0 开源
• Vega：AR 预测关键帧 + Diffusion 渲染高分辨率帧
• Gen4U（Google DeepMind）：扩散模型本身即编码器，"生成即理解"——与 UMM"理解生成共享主干"的命题直接相关，是把扩散模型的内部表征复用于理解任务的代表性探索（详见第五篇视频统一部分的对比）。

核心矛盾：统一模型的视频生成质量目前远不及专用视频模型（Sora/可灵/Veo）。统一的价值在世界理解而非视频质量。三条技术路线——UniVideo 的工程化双流拼接、Emu3.5 的原生自回归世界模型、Lance 的共享上下文+解耦专家多任务协同——详见系列第五篇。

7.3 世界模型

统一模型最有野心的方向——从"理解图像"到"理解世界如何运行"：

• BAGEL 的世界导航、3D 操作、序列推理
• LatentUM 的"当前状态 + 动作 → 预测下一状态"
• Emu3.5 的 Next-State Prediction
• Genie 2/3（Google DeepMind）的可交互世界环境
• CoT-VLA（CVPR 2025）：预测未来帧指导机器人动作

7.4 全模态统一

概念辨析：UMM ≠ Omni。 这是两个不同维度的划分，很多文章把它们混为一谈。

• UMM（理解与生成统一） 关心任务范式：一个模型能不能既"看懂/听懂"（理解：VQA、对话、推理），又"画出/写出"（生成：文本、图像、交错图文），且两者由共享主干/参数承担。它回答的是"理解和生成为什么要统一、怎么统一"。
• Omni（全模态） 关心模态覆盖：一个模型能处理多少种模态（文本/图像/音频/视频/3D/动作）。它回答的是"模态边界能推多宽"。

两者是交叉关系而非包含关系：

类型	代表模型	说明
是 UMM、不算全模态 Omni	Chameleon、Transfusion、Janus-Pro、Show-o、BAGEL、SenseNova U1	图文做到理解+生成统一，但基本不碰音频/视频
是 Omni、但不是 UMM	Nemotron 3 Nano Omni（只理解）、Qwen3-Omni（理解+语音，不生成图像/视频）、MiniMax H3（只做视频生成）	模态广，但缺少"理解"或"生成"其中一条腿
既是 UMM 又是 Omni	GPT-4o、Gemini 等闭源旗舰	既能跨模态理解对话，又能生成图像/语音，且模态覆盖广

一句话：UMM 是通往"真·全模态统一"的一条技术路径——先在图文上把理解与生成拧进一个 Transformer，再逐步扩到视频/音频/3D/动作；而很多 Omni 模型只是把模态堆广，并未解决"理解-生成统一"这个核心命题。下文的前沿动态需按此区分看待。

从图像扩展到视频、音频、3D、动作：

• MiniMax H3（MiniMax, 2026.08）：全模态视频生成模型，采用 H3-Context-IR（统一参考编码器）+ 33B Diffusion Transformer + H3-Regenerate-2K 两阶段重绘架构，文本/图像/视频/音频均可作为参考条件，输出 2K / 15s / 24fps 原生立体声视频。需要注意的是，H3 属于 DiT 视频扩散生成路线，与本系列所讨论的"理解与生成统一模型（UMM）"范式不同——H3 本身不做对话、VQA 或文本生成，核心是把图像/视频/音频生成统一到一个视频扩散系统里，而不是用单一 Transformer 同时承担多模态理解与图文生成。它代表了"全模态生成"方向，但不在"理解-生成统一"主线上。
• NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni（2026.04）：30B-A3B Mamba2-Transformer Hybrid MoE，集成 RADIO 视觉编码器与 Parakeet 语音编码器，统一视频/音频/图像/文本的理解与推理（输出仅文本），偏全模态理解与 Agent 感知，不做图像/视频生成。
• Qwen3.5-Omni / Qwen3-Omni（2025.09 起）：Thinker-Talker MoE 架构，文本/图像/音频/视频输入，文本与自然语音实时流式输出，统一全模态理解 + 语音生成，但不生成图像/视频，属于"全模态对话"方向。
• 未来方向：触觉、3D 点云、机器人动作信号的统一

7.5 统一模型的记忆与持续学习

• 模型如何记住跨会话信息？
• Titans 的测试时训练（TTT）能否用于统一模型的在线更新？
• 外置记忆（Mem0/Zep）与模型内生表征如何协同？
• 遗忘机制：统一模型如何"忘掉"过时视觉信息？

八、第六阶段：动手实践

8.1 环境搭建

# Janus-Pro 7B（消费级 24GB 显卡可跑）
git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus
cd Janus && pip install -e .

# BAGEL（需要较大显存）
git clone https://github.com/bytedance-seed/BAGEL

# SenseNova U1.5（bf16 约 36GB，建议 A100/H100）
git clone https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1

# Lance（3B 激活参数，128 GPU 可全流程训练，门槛最低）
git clone https://github.com/bytedance-seed/Lance   # 关注官方仓库发布

# Emu3.5（34B 世界模型，代码+权重开源）
git clone https://github.com/baaivision/Emu3.5

8.2 必做实验

实验 1：体验"一个模型两种能力"

用同一模型分别做：

• 图像理解：上传一张图问问题
• 图像生成：文字描述生成图
• 图文交错：先生成图，再让模型基于自己的生成结果回答问题

实验 2：多轮编辑

用 U1.5 的 bbox 编辑能力：

1. 生成一张图
2. 框选局部区域要求修改
3. 观察非编辑区域是否保持

实验 3：VCoT 最小验证

在 BLINK 相对深度子集上对比：

1. U1 baseline（只有原图）
2. U1 + Marigold 深度图（外挂方案）
3. U1 自己生成深度示意图后回答

如果配置 3 显著优于 1，自生成 VCoT 就值得继续投入。

实验 4：LoRA 微调

用特定风格数据微调统一模型，观察微调是否同时影响理解和生成能力。

8.3 源码阅读建议

1. BAGEL 的 MoT 路由：理解/生成专家如何切换，共享注意力如何实现
2. Janus-Pro 的双编码器输入：两种视觉特征如何拼接进同一个序列
3. vLLM 对统一模型的推理支持：混合 AR + Diffusion 的调度

九、第七阶段：研究社区与资源

9.1 必读综述

1. Unified Models for Image Understanding and Generation（HuggingFace Blog, 2025.09）——四类架构分类法
2. A Survey on Unified Multimodal Generation and Understanding——学术综述
3. Memory for Large Language Models（清华/NUS, 2026.08）——记忆三维框架

9.2 重点关注团队

9.3 顶会与期刊

• CVPR / ICCV / ECCV：视觉生成和理解主力会场
• NeurIPS / ICML / ICLR：架构创新和理论
• ACL / EMNLP：语言侧的多模态融合
• Nature / Nature Machine Intelligence：Emu3 等里程碑式工作

9.4 关键 GitHub 仓库

• deepseek-ai/Janus
• bytedance-seed/BAGEL
• OpenSenseNova/SenseNova-U1
• baaivision/Emu3.5
• HKUDS/Visual-Sketchpad
• xinyu3luc/LatentUM（关注开源进展）
• showlab/Show-o
• congwei1230/UniVideo（关注官方仓库发布）

十、术语与基准速查

系列论文术语密集，这里集中列出最常出现的缩写，读到对应章节可回查。

10.1 术语速查

10.2 评测基准速查

10.3 落地选型参考

学术目标看论文，工程落地看约束。基于系列模型的开源情况与成本，给出一个粗粒度选型参考（具体场景需结合算力、数据、合规综合判断）：

一个通用原则：先在图文 UMM 上跑通"理解+生成"闭环，再按场景增量加模态（内容创作加视频、对话助手加语音、企业效率加文档/视频理解）。医疗等高合规场景应以"理解+报告/决策支持"为主，生成侧严格限定在辅助用途并满足可溯源、不确定性量化与监管要求。

十一、学习建议

10.1 三个核心问题

每学一个模型，反复问自己：

1. 它解决了什么问题？——之前的模型哪里不好？痛点是真实的还是臆想的？
2. 它的方案有什么代价？——BAGEL 的双塔有计算开销，U1 去 VAE 后训练更难，没有免费午餐
3. 如果我来设计会怎么做？——先自己想方案，再看论文，对比差异

10.2 避免的误区

• 不要只看博客不看论文：二手解读容易丢失关键技术细节
• 不要只看架构图不看公式：loss 设计、tokenization 方式才是核心
• 不要追新忘旧：Chameleon 和 Transfusion 是后续所有工作的基础
• 不要只做不思考：跑通模型不等于理解模型，要能说清每个设计选择的原因

10.3 时间投入参考

• 第一、二阶段（基础 + 早期）：4-7 周
• 第三阶段（精读三个模型）：4-6 周，每个模型至少 1 周
• 第四阶段（技术专题）：4-6 周，选 1-2 个方向深入
• 第五阶段以后：持续跟进，建议每月读 2-3 篇新论文

统一理解与生成是一个还在快速演进的方向。Chameleon 到 BAGEL 只有一年，BAGEL 到 U1 只有半年，技术迭代极快。打好基础，精读三个代表模型，然后选一个前沿方向深入——这是最高效的路径。

参考链接

基础论文

• Attention Is All You Need: https://arxiv.org/abs/1706.03762
• CLIP: https://arxiv.org/abs/2103.00020
• LLaVA: https://arxiv.org/abs/2304.08485
• DDPM: https://arxiv.org/abs/2006.11239
• DiT: https://arxiv.org/abs/2212.09748
• VQ-VAE: https://arxiv.org/abs/1711.00937
• VQGAN: https://arxiv.org/abs/2012.09841

早期统一模型

• Chameleon (Meta): https://arxiv.org/abs/2405.09818
• Emu3 (智源): https://arxiv.org/abs/2409.18869
• Transfusion (Meta): https://arxiv.org/abs/2408.11039
• Show-o (NTU, ICLR 2025): https://arxiv.org/abs/2408.12528

主流模型

• Janus-Pro (DeepSeek): https://arxiv.org/abs/2501.17811
• BAGEL (字节 Seed): https://arxiv.org/abs/2505.14683
• SenseNova U1 (商汤): https://arxiv.org/abs/2605.12500
• SenseNova U1 代码: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1
• SenseNova U1.5 官方介绍: https://www.sensetime.com/cn/news/sense-nova-u1-5-lite-preview

VCoT 相关

• CoVT (北大+伯克利): https://arxiv.org/abs/2511.19418
• Gen-VCoT: https://arxiv.org/abs/2606.16783
• Visual Sketchpad (NeurIPS 2024): https://arxiv.org/abs/2406.09403
• Visual-Aware CoT: https://arxiv.org/abs/2512.19686
• CoT-VLA (NVIDIA/Stanford, CVPR 2025): https://arxiv.org/abs/2503.22020

视频与世界模型

• UniVideo (快手可灵/滑铁卢大学): https://arxiv.org/abs/2510.08377
• Emu3.5 Next-State Prediction: https://arxiv.org/abs/2510.26583
• Lance (字节跳动智能创作实验室): https://arxiv.org/abs/2605.18678

后训练（Post-training）：RL / 自奖励 / 自博弈

• CoRL / ULM-R1 (NeurIPS 2025): https://arxiv.org/abs/2505.17534
• AlphaGRPO (港大+字节 Seed): https://arxiv.org/abs/2605.12495
• Unified-GRPO (UMM as Auto-Encoder): https://arxiv.org/abs/2509.09666
• SRUM (ECCV 2026, 自奖励): https://arxiv.org/abs/2510.12784
• SpectraReward / Self-SpectraReward: https://arxiv.org/abs/2607.11886
• UniRL (Show-o/Janus 自改进): https://openreview.net/forum?id=5K9XW9gQ5r
• IRG (交错推理生成, SFT): https://arxiv.org/abs/2509.06945
• UnifiedReward (统一奖励模型): https://arxiv.org/abs/2503.05236
• DanceGRPO (视觉生成 GRPO 基线): https://arxiv.org/abs/2505.07818
• MAR-GRPO (AR-Diffusion RL 稳定性): https://arxiv.org/abs/2604.06966

开源代码

• Janus: https://github.com/deepseek-ai/Janus
• BAGEL: https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
• SenseNova-U1: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1
• Visual Sketchpad: https://github.com/HKUDS/Visual-Sketchpad