№基础模型·general
基础模型
别名
- 首次出现
- 2026-05-22
- 最近出现
- 2026-07-27
- 累计提及
- 49
§ 01综述
基础模型（Foundation Model）是指在大规模数据上预训练的通用模型，能够通过微调或零样本适应多种下游任务，其典型代表包括大语言模型（如GPT系列）和视觉模型。近年来，基础模型的应用范围正快速从语言和图像扩展到更多领域。
基础模型近期进展
Google SensorFM：穿戴传感器健康基础模型：2026年7月10日，Google Research发布SensorFM，在1万亿分钟传感器数据上预训练，支持将穿戴设备数据转化为通用健康指标。该模型覆盖心率、步数、睡眠等多模态信号，实现零样本健康状态预测。原文标题
NeuroVFM：神经影像基础模型：2026年7月12日，研究团队推出NeuroVFM，基于Vol-JEPA方法在524万临床MRI和CT体积上训练，能够处理未经过滤的医疗影像，提升疾病诊断和分割的泛化性。原文标题
PHANES AI触觉基础模型TouchWorld：2026年7月，PHANES AI发布TouchWorld，这是首个专门用于机器人灵巧操作的触觉基础模型，通过大规模触觉数据预训练显著提升物体抓取和操作能力。原文标题
General Intuition机器人基础模型：2026年7月8日，初创公司General Intuition利用游戏数据训练机器人基础模型，声称机器人领域即将迎来类似ChatGPT的突破，引起行业关注。原文标题
当前焦点与观察点
当前基础模型的发展呈现两大趋势：一是模态拓展，从文本、图像延伸到传感器、触觉、生物医学信号等非传统领域；二是任务泛化能力增强，零样本和少样本表现持续提升。然而，这些新兴基础模型的规模、数据质量和评估标准尚未统一，其实际效用仍需更多验证。例如，触觉模型和神经影像模型能否真正跨场景迁移，仍是研究重点。此外，随着GPT-5.6等大语言模型迭代加速，不同模态基础模型间的融合与竞争也值得关注。