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多模态大语言模型2025年爆发式增长源于核心技术架构与训练方法的系统性进化。文章剖析了建模范式从外部集成到端到端统一的演进、视觉编码器从单一特征到解耦表示的发展、语言模型作为思考中枢的作用、模态对齐机制的优化、生成范式的革命性突破以及训练方法的创新。同时介绍了国内代表性模型如Qwen3-VL、DeepSeek-OCR等的架构创新，以及OpenVLA在机器人操控领域的应用，展示了多模态技术从理论到实

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本文提供了两种通过手机控制电脑的完整解决方案。方案一采用ZeroClaw+Ollama+飞书组合，包含环境准备、本地模型部署、Rust编译、飞书机器人配置等详细步骤，实现自然语言指令控制电脑操作。方案二使用开箱即用的Nanobot工具，简化了配置流程，同样支持飞书对接和短信中转控制。两种方案均包含开机自启设置和常见问题解决方案，适用于不同技术需求的用户，最终都能实现手机发送消息远程控制电脑执行任务

从红队视角看宇树科技的UnifoLM-VLA-0大模型的类攻击漏洞修复建议（伪代码实战篇四）

角度选择理由最脆弱任务找到12个任务中最容易攻击的那个，作为突破口。研究表明，不同任务对攻击的敏感度不同任务相关性分析分析任务之间的梯度相关性，找到能最大化传播的攻击点。DGBA的核心思想就是动态平衡不同任务的梯度共享表示层攻击模型底层的共享特征提取器，影响所有上游任务。这是“性价比”最高的攻击点后门注入在共享参数中植入后门，使特定触发条件能同时影响多个任务优势维度具体表现说明针对性极强每一层防御