Vision-language models
名称变体 VLM · vision language model · 视觉语言模型
arXiv:2611.05671v1 Announce Type: new Abstract: Vision-language models (VLMs) have demonstrated significant advances in reasoning with visual data, which is particularly important given that much of human knowledge is encoded visually in scientific articles and other sources. However, a gap remains in understanding how artificial agents, powered by VLMs, per
此处说明来自所引来源记录。收藏会在本设备创建书签,不会自动同步到账户。
- 本站首次观测
- 2026年10月9日 15:45 UTC
- 引用原文最早发布
- 2026年10月9日 04:00 UTC
- 最近观测
- 2026年11月5日 15:41 UTC
最近完整七日的证据
- 来源提及
- 5 前七日 1
- 不同来源
- 2 前期 1
- 可比较增长
- 不可比较
- 榜单记录
- 0
采集观测与无发布日期的记录,和有日期的原文提及分别统计。 七日观测:0 · 无日期记录:0
采集覆盖 · 历史不足本期 / 前期观测天数 7 / 3
统计使用完整 UTC 日。“首次观测”指本站首次收录,不代表词语的诞生时间。
本期窗口:2026-10-29 → 2026-11-05 (不含结束日) · 历史跨度 11 天
| 来源 | 本期天数 | 前期天数 | 最近成功采集 |
|---|---|---|---|
| arXiv | 6 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| arXiv | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:00 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:00 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:00 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 12:15 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 1 | 2026年11月5日 12:00 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:14 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:14 UTC |
| GitHub Discovery | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| GitHub Trending | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:14 UTC |
| 7 | 2 | 2026年11月5日 10:00 UTC | |
| Hugging Face | 7 | 2 | 2026年11月5日 08:15 UTC |
| Hugging Face Spaces | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 12:45 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:30 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:30 UTC |
| Hacker News | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| Show HN | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| MIT News | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| OpenAI | 7 | 3 | 2026年11月5日 11:30 UTC |
| Product Hunt | 7 | 3 | 2026年11月5日 12:45 UTC |
| 量子位 | 7 | 3 | 2026年11月4日 10:15 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| Hugging Face Models | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| HF Daily Papers | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| SEC EDGAR | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:30 UTC |
| Sequoia Capital | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| Simon Willison | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| TechCrunch | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| Contracts Finder | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| V2EX | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
- 计数仅代表已监测的公开来源,不代表全网热度或搜索需求。
- 两周均需足够且可比较的采集覆盖,才判断增长。
每日趋势 · 最多 90 天
柱形表示有日期的来源提及。最新 UTC 日可能尚未结束。零提及和缺少采集覆盖是不同情况。
虚线标记表示当日无记录,不作为零提及统计。
查看每日数据表
| UTC 日期 | 提及 | 来源 | 观测 | 榜单记录 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-10-09 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2026-10-10 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-11 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-12 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-13 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-14 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-15 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-16 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-17 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-18 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-19 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-20 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-21 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-23 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-24 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2026-10-25 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-26 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2026-10-27 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-28 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2026-10-29 | 2 | 2 | 0 | 0 |
| 2026-10-30 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-31 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-01 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-02 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-11-03 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-04 | 2 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-11-05 | 1 | 1 | 4 | 2 |
来源证据
当前展示证据的来源:arXiv 5 · HF Daily Papers 2 · Product Hunt 1
arXiv · 原文发布 2026年11月5日
How Do Artificial Agents Make Decisions in Light of Visual Data?
arXiv:2611.05671v1 Announce Type: new Abstract: Vision-language models (VLMs) have demonstrated significant advances in reasoning with visual data, which is particularly important given that much of human knowledge is encoded visually in scientific articles and other sources. However, a gap remains in understanding how artificial agents, powered by VLMs, per
查看来源记录 →arXiv · 原文发布 2026年11月4日
Controlling Action-Head Co-Adaptation to VLM Representation Anisotropy
arXiv:2611.04006v1 Announce Type: new Abstract: Modern learning systems increasingly combine pretrained models with downstream heads. Despite the growing importance of such modular designs, how the downstream model co-adapts to the geometry of pretrained representations remains relatively underexplored. We study this problem through vision-language-action mo
查看来源记录 →HF Daily Papers · 原文发布 2026年11月4日
SleuthVLM: Do We Really Need Audio-in-Video for Omni Video Understanding?
Omni models answer questions about videos by jointly processing sampled frames and audio in one turn, with progress driven largely by scaling model size and omni training data. We ask whether a model needs to hear the audio directly at all, and present SleuthVLM, an agent harness built on a VLM that never hears the audio directly: speech will be transcribed
HF Daily Papers · 原文发布 2026年11月2日
Every Pixel Is an Option: A System One Model for Medical Ultrasound Biometry
**Purpose:** Ultrasound biometry is widely used across various clinical applications, including prenatal and cardiac examinations, to obtain quantitative measurements by placing calipers at anatomical landmarks. However, these measurements remain subject to interoperator variability as they rely largely on manual caliper placement. Conventional methods often
Product Hunt · 原文发布 2026年10月29日
Canva Brush
A vision-language model that edits your designs
查看来源记录 →arXiv · 原文发布 2026年10月29日
A Heart Means Recursion: Exploring Visual Meaning and Communication in VLMs
arXiv:2610.36449v1 Announce Type: new Abstract: Do vision-language models (VLMs) share our ability to communicate visually? We share preliminary findings, starting from a surprising observation: simple visual symbols like a red heart can strongly influence model behavior on seemingly unrelated tasks, such as steering models towards recursive solutions on sim
查看来源记录 →arXiv · 原文发布 2026年10月26日
Scaling cross-situational word learning on children's naturalistic experiences
arXiv:2610.31842v1 Announce Type: new Abstract: How do children learn the meanings of the simple, concrete words that form a majority of their early vocabulary? Statistical information about many word meanings can be recovered from the gradual accumulation of information about the co-occurrence of words with their referents, a proposal known as ``cross-situa
查看来源记录 →arXiv · 原文发布 2026年10月9日
Harness Compilation: Which Decisions Should a Small Vision-Language Model Keep?
查看来源记录 →
研究优先级 61 / 100
此分数用于排列研究候选,不是搜索量、预测结果或经过验证的商业需求。
证据数量
20.7 / 30去重文章或首次观测;重复抓取不加分。
发布主体多样性
16 / 25同主体保守归并,转载不增加独立证据。
可比变化
0 / 20仅完整且可比的两周参与;零基线不计算百分比。
证据时效
15 / 15依据最新发布或首次观测,不按重复采集时间刷新。
名称明确度
9.7 / 10明确实体链接和技术概念优先于含义不明的缩写。
局限与解读
- 首次观测是采集记录的起点,不能证明词语或产品在全球首次出现。
- 计数仅代表已监测的公开来源,不代表全网热度或搜索需求。
- 本站首次发现时间不等于名称或概念的诞生时间。
- 候选来自公开标题、摘要和实体链接,并非已核实的全文分析。
- 来源多样性采用保守归并;未披露的转载或共同所有权仍可能无法识别。
- 重复上榜是观测记录,不是新增文章或独立背书。
- 已有概念或常见产品名,仅保留为历史基线,不视为新创造的词。
- 两周均需足够且可比较的采集覆盖,才判断增长。
- 该词的来源构成发生变化,或缺少可比较的基线。
- 近期证据包含发布三天后才采集的内容,暂不据此判断增长。
- 前一周样本过少,不展示容易误导的增长百分比。