Qwen负责人力荐：2025宝藏论文揭秘视觉领域GPT时刻 | AI资讯

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引言

2024年岁末，AI界的一场深度复盘引发了广泛关注。阿里巴巴最年轻的P10、Qwen大模型技术负责人林俊旸在社交平台上转发了一篇被誉为“2025宝藏级别”的论文——《Video models are zero-shot learners and reasoners》。这篇由谷歌DeepMind团队产出、入选ICCV 2025的研究，不仅是一个技术突破的展示，更向全球开发者释放了一个震耳欲聋的信号：计算机视觉（CV）领域的“GPT时刻”已经正式降临。

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从碎片化任务到大一统：视觉领域的范式转移

在自然语言处理（NLP）领域，GPT的出现终结了翻译、摘要、问答等任务需要独立模型的碎片化时代。然而，计算机视觉领域长期以来一直深陷于“专才”困境：目标检测找YOLO，语义分割靠SAM，超分辨率和3D重建则各有一套算法。这种单点突破虽然提升了特定任务的SOTA（最先进水平），但却严重限制了AI的泛化能力。

这篇论文的核心贡献在于证明了视频模型正在重走LLM（大语言模型）的老路。通过大规模视频与文本数据的生成式训练，谷歌的Veo 3模型成功打破了视觉感知与语言理解之间的壁垒。这意味着，未来的视觉AI不再需要为每种任务单独调参，而是通过一个通用的生成式架构，利用提示词（Prompt）就能完成几乎所有的视觉任务。

CoF：让视频模型通过“演戏”来推理

林俊旸在转发中特别强调了论文提出的关键概念——Chain-of-Frames（CoF，帧链）。这与大语言模型中的Chain-of-Thought（CoT，思维链）异曲同工。在传统的AI模型中，推理往往是一个不可见的黑箱过程，而Veo 3通过连续生成的视频帧，将推理过程“演”了出来。

在处理复杂任务（如解迷宫、路径规划或逻辑外推）时，模型并非瞬间给出一个结果，而是在生成视频的过程中，通过每一帧的细微调整逐步逼近正确答案。这种“逐帧生成即推理”的模式，让视频不再仅仅是输出的媒介，而是成为了思考的载体。这种转变标志着视觉AI从简单的“图像识别”进化到了“场景理解与逻辑推演”的新高度。

零样本泛化：搞定62种从未学过的任务

衡量一个模型是否具备“GPT时刻”特征的标准之一，就是其零样本（Zero-shot）学习能力。实验数据证明，Veo 3在没有经过专门任务训练、没有引入额外监督的前提下，仅凭文字提示就能处理多达62种视觉任务。

无论是在时间和空间维度上调整画面，还是在复杂的物理规则下进行预测，模型表现出的泛化能力令人惊叹。它不再是机械地匹配像素，而是通过对世界物理规律的隐含建模，实现了感知、建模、操控与推理的协同。这种统一的生成机制，让原本割裂的视觉任务在同一套模型下达成了逻辑闭环。

视觉GPT时刻对AI产业的深远影响

随着视频模型开始“在过程中思考”，AI的演进路径变得更加清晰。从单纯的文字交互到多模态的深度融合，大模型（LLM）与通用视觉模型的合流将加速AGI（通用人工智能）的到来。

对于开发者和企业而言，这意味着开发成本的极大降低和应用场景的无限扩张。我们不再需要维护庞大的模型库，只需掌握高效的提示词工程（Prompt Engineering），就能驱动视觉模型完成复杂的工业质检、自动驾驶决策或影视特效制作。这一变革预示着，2025年将成为视觉AI应用爆发的元年。

结论

谷歌DeepMind的这篇论文为我们描绘了一个视觉与逻辑统一的未来。当视频模型学会了像人类一样通过“观察与联想”来解决问题时，视觉领域的GPT时刻便不再是预言，而是正在发生的现实。正如林俊旸所关注的那样，这种范式的转变将彻底重塑人工智能的版图。

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