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就在这两天，GitHub和Hugging Face社区上线了一枚医疗大模型领域的“核弹”。全球规模最大、性能最强的医疗视频理解大模型——uAI Nexus MedVLM（中文名：元智医疗视频理解大模型）开源！
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索，再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发，潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
VLM看图像描述头头是道，一遇到3D空间推理就“晕菜”。
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。
几何问题，真的只是“推理难”吗？
机器人能认出杯子，却看不懂杯口朝哪、离自己多远、该抓哪里。
当人们谈到“世界模型”（World Models）时，很多人会首先想到近年来迅速发展的生成式视频模型。
今天的大型视觉语言模型（VLM）做离线视频分析很强，但一到实时场景就尴尬： 视频在往前走，模型还在“补作业”。
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
当前，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人，归根结底在于其互联网原生的基因。