多模态大模型：按年份¶

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2026¶

2026-09 · StackTok: Accelerating VLMs Inference with Budget-Adaptive Visual Token Selection（stacktok）：把 query relevance 作为目标、coverage 作为随预算变化的支撑约束，逐步在两种选取准则间切换。
2026-09 · VideoMM: Adaptive Macro-Micro Inference for Efficient Video MLLMs（videomm）：先在低分辨率 Macro Proxy 上定位相关区域，仅在宏观共识不足时激活高保真 Micro Tokens。
2026-08 · Generation as Auxiliary Supervision: Enhancing Visual Understanding at Zero Inference Overhead via Decoupled Embedding Prediction（gas）：常规 MLLM 只用文本 next-token loss，视觉结构只能被语言间接监督；统一理解/生成模型又会把生成参数和开销留到部署阶段。GAS 把生成改成纯训练期辅助任务：理解分支与生成分支共享较低层视觉路径，上层 Transformer 参数解耦；生成分支在与 LLM 输入相同的连续视觉空间自回归预测目标图像 embedding。

2025-04 · SmolVLM: Redefining small and efficient multimodal models（smolvlm）：SmolVLM 重新分配小模型视觉/语言侧算力，以 pixel shuffle 将相邻空间 token 搬到 channel 维，再用 MLP 映射到 LM 空间；同时研究长上下文、图像切片、学习位置 token 和数据配比，使 256M/500M/2.2B 模型在低显存下保持图像与视频能力。
2025-02 · SigLIP 2: Multilingual Vision-Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features（siglip2）：SigLIP 2 在 SigLIP 的 pairwise sigmoid loss 上组合 captioning pretraining、global-local self-distillation、masked prediction、在线数据筛选和 NaFlex 动态分辨率，改善语义、定位、 dense feature 与多语言公平性。

2023-04 · Visual Instruction Tuning（llava）：冻结视觉 encoder，用可训练 projector 把视觉特征映射到 LLM token 空间，再在 GPT-4 生成的多模态指令数据上做端到端 instruction tuning。
2023-01 · BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models（blip2）：BLIP-2 冻结已有视觉 encoder 和 LLM，只训练轻量 Q-Former。固定数量的可学习 query 通过 cross-attention 从视觉 token 提取与语言最相关的信息；第一阶段做图文表征学习，第二阶段将 query 输出投影成冻结 LLM 的 soft visual prompt。

2021-02 · Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（clip）：用独立图像/文本 encoder 将配对样本映射到同一单位球面，通过双向 batch contrastive objective 学习可迁移零样本表示。