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1.（NeurIPS2025）NaViL: Rethinking Scaling Properties of Native Multimodal Large Language Models under Data Constraints

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2510.08565
• 开源代码：https://github.com/OpenGVLab/NaViL

这篇文章聚焦数据约束下原生多模态大语言模型（MLLM）的设计与缩放特性，提出原生 MLLM 框架 NaViL。

其核心是突破传统组合式训练范式，通过端到端联合优化视觉与语言模块，最大化跨模态对齐。研究发现三大关键结论：预训练 LLM 初始化、视觉编码器与 MoE 架构结合可显著提升性能；视觉编码器缩放受 LLM 容量限制，存在边际收益递减；最优编码器尺寸与 LLM 尺寸呈对数比例关系。NaViL 采用模态专用 MoE 架构与多尺度视觉打包策略，仅用约 6 亿预训练数据，在 14 个多模态基准上表现媲美顶尖组合式 MLLM。

实验验证其在 2B 和 9B 参数规模下均有效，为数据受限场景下原生 MLLM 的研发提供了关键设计准则与实践方案。

2.（NeurIPS2025）Don’t Just Chase “Highlighted Tokens” in MLLMs: Revisiting Visual Holistic Context Retention

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2510.02912
• 开源代码：https://github.com/obananas/HoloV

这篇文章针对现有 MLLMs 视觉令牌剪枝方法依赖注意力分数、高剪枝率下性能暴跌的问题，提出插件式剪枝框架 HoloV。

其核心创新是从整体视角保留视觉上下文，而非仅保留 “高亮令牌”。HoloV 先将图像均匀分割为多个 crop，通过计算 crop 内令牌语义分布方差与 [CLS] 注意力得分，自适应分配剪枝预算，确保各区域令牌均衡保留。同时引入视觉上下文重取机制，通过 FFN 层补充剪枝令牌信息。

实验表明，HoloV 在 LLaVA-1.5 上剪枝 88.9% 令牌仍保留 95.8% 原始性能，在 LLaVA-NeXT 等高分辨率模型上也表现优异，且兼容 FlashAttention，推理时间减少 42.7%，内存占用降低，适配 LLaVA、Qwen 等多种架构，实现效率与性能的优配。

3.Vision-Zero: Scalable VLM Self-Improvement via Strategic Gamified Self-Play

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2509.25541
• 开源代码：https://github.com/wangqinsi1/Vision-Zero

这篇文章聚焦 VLM 训练痛点，提出 Vision-Zero 创新框架。

核心是通过 “谁是卧底” 式博弈实现零人工标注自改进：模型分平民、间谍角色，基于差异图像对互动，自主生成训练数据。其关键突破是 Iterative-SPO 算法，交替进行自博弈与可验证奖励强化学习，避免性能停滞。框架支持合成场景、图表、真实图像等任意输入，泛化性强。

实验证明，它在推理、图表问答等任务上超越传统人工标注方法，成本仅需数十美元和数小时 GPU 时长，还缓解了跨能力负迁移问题，为 VLM 低成本、规模化训练提供了新路径，推动其实际部署落地。

4.Efficient Multi-modal Large Language Models via Progressive Consistency Distillation

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2510.00515
• 开源代码：https://github.com/ZichenWen1/EPIC

这篇文章针对多模态大模型（MLLMs）视觉 tokens 消耗算力的痛点，提出 EPIC 高效训练框架，核心是通过渐进式一致性蒸馏解决 token 压缩带来的特征空间扰动问题。

框架包含令牌一致性蒸馏（TCD）和层一致性蒸馏（LCD）：TCD 从令牌维度逐步提升压缩比，LCD 从层维度由深到浅迁移压缩，均通过师生模型共享权重、渐进增大压缩差距提供引导。

实验表明，EPIC 无需修改模型架构，仅用 128 个视觉 tokens 就能达到原生模型（576 个 tokens）相当性能，推理时 FLOPs 降低 83.9%、KV 缓存减少 88.9%，且在多种压缩策略下泛化性强。文章还指出，64-128 个 tokens 是性能与效率的高性价比区间，过度压缩会导致收益递减。

5.HiDe: Rethinking The Zoom-IN method in High Resolution MLLMs via Hierarchical Decoupling

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2510.00054
• 开源代码：https://github.com/Tennine2077/HiDe

这篇文章针对高分辨率图像理解任务中 MLLMs 性能不佳的问题，提出核心瓶颈并非小目标感知不足，而是复杂背景干扰。

通过层级解耦分析，作者拆解 “放大” 操作，发现裁剪去除背景才是性能提升关键。为此提出训练 - free 框架 HiDe，包含令牌级注意力解耦（TAD）和布局保留解耦（LPD）：TAD 提取语义关键令牌，净化注意力图定位目标区域；LPD 将这些区域从背景中分离，重构保留空间布局的紧凑图像。

HiDe 在 V∗Bench 等三大基准上刷新 SOTA，使 Qwen2.5-VL 7B 和 InternVL3 8B 准确率达 92.1% 和 91.6%，超越 RL 方法，且内存占用减少 75%，兼顾性能与效率。

6.Patch-as-Decodable-Token: Towards Unified Multi-Modal Vision Tasks in MLLMs

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2510.01954
• 开源代码：https://github.com/Gorilla-Lab-SCUT/PaDT

这篇文章针对现有 MLLMs 在视觉任务中依赖间接文本化输出（如坐标）、性能受限且无法完成密集预测任务的问题，提出统一范式 PaDT。核心是引入视觉参考令牌（VRTs），源于图像补丁嵌入，可与文本令牌无缝交织，让模型直接生成文本和视觉输出。

PaDT 包含动态嵌入模块（扩展嵌入表）、轻量解码器（将 VRTs 转为检测、分割等结果），并设计随机选择 VRTs 的微调策略与鲁棒逐令牌交叉熵损失。

实验表明，PaDT 在指代理解、开放词汇检测等四大任务中表现 SOTA，3B 模型在 COCO 检测中 mAP 超此前最佳 19 个百分点，还超越 78B 规模的 InternVL3，实现了高效且统一的多模态视觉任务处理。

7.Growing Visual Generative Capacity for Pre-Trained MLLMs

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2510.01546
• 工程主页：https://hywang66.github.io/bridge/
• 开源代码（即将开源）：https://github.com/hywang66/Bridge

文章提出纯自回归统一多模态大模型 Bridge，解决现有 MLLMs 难兼顾视觉理解与生成的问题。

其以预训练理解型 MLLM（如 InternVL3-8B）为基础，采用混合 Transformer 架构，保留冻结的理解专家以继承理解能力，新增生成专家实现生成功能，双专家通过统一因果注意力交互。还设计语义 - 像素离散视觉表示，结合 81 个语义令牌（抓全局结构）与 1024 个像素令牌（保细节），序列长度仅增 7.9%。

经三阶段训练（统一预训练、持续预训练、监督微调），Bridge 在 POPE、MME 等理解基准，及 GenEval、DPG 等生成基准均达 SOTA，且训练数据更少、耗时更短，兼顾效率与性能。

8.TTRV: Test-Time Reinforcement Learning for Vision Language Models

• 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2510.06783
• 工程主页：https://akshit21112002.github.io/ttrvproject/
• 开源代码：https://github.com/Akshit21112002/TTRV

这篇文章提出首个视觉语言模型（VLM）测试时强化学习框架 TTRV，无需标注数据，在推理阶段实时适配模型。

其核心是基于 GRPO 框架设计双奖励机制：频率奖励鼓励模型输出高频预测，多样性控制奖励通过降低输出经验分布熵稳定预测。TTRV 对每个测试样本多次推理，融合双奖励更新模型参数。

实验显示，它在 16 个数据集上实现稳定提升，图像识别任务平均增益 24.6%、VQA 任务 10.0%，最高分别达 52.4% 和 29.8%。InternVL-8B 经其优化后，在 8 个图像分类基准上平均超越 GPT-4o 2.3%，且在单样本适配场景仍有 5.5% 提升，跨数据集泛化能力强，适配多种 VLM 架构。

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