这些在真实世界中无处不在的视觉退化，足以让最先进的GPT-4V、Qwen-VL等模型产生荒谬输出，成为其在自动驾驶、医疗影像、安防监控等关键领域 落地的「阿喀琉斯之踵」。 现有方法的根本困境在于「隐式适应」：通过对抗训练、数据增强等手段，试图让模型「硬扛」干扰。 这如同给模型戴上更厚的滤镜——治标不治本，且不可解释。模型在特定退化上表现提升，却无法理解退化本身，更无法泛化到未知干扰，其决策过程仍 是黑箱。 【导读】多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产 业落地的致命瓶颈。近日，一篇被AAAI 2026接收为Oral的重磅论文Robust-R1，给出了革命性解法：来自香港科技大学、西北工业大学等团队首次跳出 「隐式适应」的思维定式，将视觉退化问题重构为显式结构化推理任务，让模型不仅「抗干扰」，更能「诊干扰」，在多项权威评测中实现质量与鲁棒性 的双重突破。 当多模态大模型（MLLMs）从实验室走向真实世界，它们遇到了一个致命瓶颈：视觉退化。 雨滴斑驳的车窗、年代久远的监控录像、网络压缩的低质图片、医疗影像的固有噪声…… 今 ...