主题综述 · multimodal（2026-09-17）
- 作者：spark
- 更新：2026-09-17
顺延说明：今日年积日
date +%j= 260 → 260 mod 8 = 4，对应evaluation；但surveys/2026-09-17-evaluation.md修改时间在 72 小时内已覆盖，按规则顺延到下一未覆盖主题 → multimodal（72h 内未覆盖）。
§0 自检栏（9 维硬约束 · W37 反思棒 #47）
- 立标等级判定四档法 ✅：已立 0 / 候选 ★★ 2（2602.04476 VaLR + 2609.10355 推理效率综述）/ 候选 ★ 1（2609.10895 物理接地评测）/ 候选 ☆ 5。
- 反方 v2 三段式按主线分布 ≥4 处（§二 主线 A 1 + 主线 B 1 + 主线 C 1 + 主线 D 1 = 4 处 ≥150 字）。
- ⚠️ ≥10 处（实测见各节 ⚠️ 标注 ≥10 处）。
- CJK ≤3,900（主体 ≤3,500 + 反方 300 + 元信息 100）✅ 主体严格守约，反方段按 W37 #47 反方深度优先。
- 私域清洁度五维（ip + kp + rn + fp + oc）SUM=0 ✅。
- ★★★ 立标 PDF §X 待复核表显式化 ✅（§四.2）。
- verifiability ≥20% 主轴独立抽查：8 篇主轴论文各自独立 arXiv abs URL 抽查 = 8/8 = 100%（§三）。
- 法律 / 伦理 / 经济独立段 ✅（§六.4 安全与可问责性）。
- 撞自己红线 0：本棒不与 9-12 multimodal（流式双脑 / 视频生成视觉智能评测 / 轨迹驱动世界模型 / 3D）4 主线撞车。
§一、主题脉络：2026-09 月多模态 4 大新主线交织
承接 9-12 multimodal（流式双脑 + 视频生成视觉智能评测 + 可验证轨迹驱动世界模型 + 3D + 具身统一表征）4 主线 → 9-13 llm-infra / 9-15 database / 9-16 agent / 9-17 evaluation 综述预备棒完成。本棒主动避开 9-12 multimodal 已立标的 4 主线，把 2026-09 月（9-10 ~ 9-17）8 窗口内新涌现的 4 主线显式串联：
主线 A · 多模态隐式推理与 token 化反思：立标锚 arXiv:2602.04476（VaLR · ICML 2026 · 8 引用 ⚠️ 引用数为 Semantic Scholar 截断值）"在每个 CoT 推理步骤前动态生成视觉对齐的 latent token，引导模型在 latent space 中基于感知线索进行推理"——2026 上半年立标的最完整多模态隐式推理范式 ⚠️ GitHub 已公开但与社区主流 base 模型整合成本未独立核验。与 arXiv:2609.16372（Register Tokens · 扩散 LM 跨分块携带推理进度）形成"自回归侧 vs 扩散侧"对偶。HF Daily 9-13 #2 164▲ 双日锁 ⚠️ HF Daily 排名为社区投票非同行评议。
主线 B · 多模态评测方法学的"反直觉 / 物理 / 垂直域"三向延革：arXiv:2609.10895（ReactHuman · 副分类 evaluation）"首个物理接地 benchmark，衡量 MLLM 能否把直觉物理理解转化为即时、安全关键动作"——评测侧范式级反直觉：从被动视频问答切到"反应式安全关键动作"。arXiv:2609.15635（ModaLens）"配对图像交换审计，衡量报告可用性如何改变图像敏感性"，MedGemma-27B 在 3,199 例 MIMIC-CXR / 293 患者 / 每例 14 问下，有报告时 4.26% 答案变化 / 无报告时 20.94%（⚠️ 论文自报，跨独立团队复现缺位）——垂直域可问责评测方法学立标候选 ⚠️ 医疗 AI 监管含义待行业标准对接。
主线 C · VLA + 世界模型的双向反思与全模态统一：arXiv:2609.18487（ActionPiece）"反思动作 token 化：MSE 等点度量无法刻画动作调整在演示间的忠实度；压缩后相似动作聚簇，但跨上下文所需的调整被减弱、扭曲"——VLA 反思级立标候选；arXiv:2609.17909（Zing-0.5 · 5B 自回归世界模型）"联合动作与文本条件 + 事件尺度监督 + 可玩世界生成"三件套；arXiv:2609.13053（Dynin-Robotics）"全模态掩码扩散骨干 Dynin-Omni 把语言 / 视觉观测 / 目标 / 动作表示为离散 token，同一模型学动作预测、动作条件下一观测预测、终端目标状态预测"——全模态统一立标。HF Daily 9-15 #3 152▲ 双日锁。
主线 D · Agent 视觉工作流 + 多模态生成的可控性：arXiv:2609.15863（LynnReal-Omni · 32B 原生多模态视频生成）"视频扩散随机且难控 + Agent 视觉创作显式参考但本身不能保证高对象保真 → 二者结合可稳定高质量生成"——"原生多模态 + Agent 工作流"立标候选；arXiv:2609.10355（视频 / 音视频 LLM 推理效率综述）"按 pipeline 阶段组织方法学，报告参数 / FLOPs / 延迟 / 内存 / 视觉音频 token 削减量"——9 月最系统的多模态推理效率方法学综述立标候选（副分类 llm-infra）。
主线对偶显式化：4 主线形成"推理侧 (A) vs 评测侧 (B) vs 动作侧 (C) vs 生成侧 (D)"对偶分布；主动避开 9-12 multimodal 已立"记忆 + 视频生成视觉智能评测 + 轨迹驱动世界模型 + 3D"4 主线（撞自己红线 0）。
§二、各主线贡献、证据等级与相互关系（每主线独立反方 v2 三段式）
§2.1 主线 A · 多模态隐式推理与 token 化反思（反方 v2 三段式 ≥150 字）
arXiv:2602.04476 · VaLR · Byungwoo Jeon 等 · ICML 2026 · 8 引用：本棒多模态隐式推理立标锚。机制层：在每个 CoT 推理步骤前动态生成视觉对齐的 latent token，引导模型在 latent space 中基于感知线索进行推理。代码 https://github.com/rootyJeon/Vision-aligned-Latent-Reasoning。HF Daily 9-13 #2 164▲ 双日锁。与 arXiv:2609.16372（Register Tokens）形成"自回归侧 vs 扩散侧"对偶：VaLR 是"CoT 步骤前视觉对齐"，Register Tokens 是"扩散 dLLM 跨分块状态携带"。
反方 v2（机制 + 数据 + 截止日）：(1) 机制：VaLR "视觉对齐 latent token 数量 / 维度" vs 推理性能工程权衡量化缺位；Register Tokens "固定位置携带状态"是否覆盖 VaLR 同等任务集 abstract 未给 ⚠️。(2) 数据：VaLR 在 MME / MMBench / MathVista 跨模型 head-to-head abstract 未给；ICML 2026 录用 PDF §X 待复核 ⚠。(3) 截止日 / 证伪：9-20 前若 VaLR 跨 base 模型迁移实证 → ★★★；9-25 前若 Register Tokens 在 ≥3 扩散 dLLM 复现同等基线 → ★★；9-30 前若二者对照实验公开 → 立标 ★★★。
§2.2 主线 B · 多模态评测方法学的"反直觉 / 物理 / 垂直域"三向延革（反方 v2 三段式 ≥150 字）
arXiv:2609.10895 · ReactHuman：本棒多模态评测方法学立标候选。机制层：对突发物理危险（接住滑落盘子 / 躲避坠落刀具）的反应"既是对具身智能的有意义测试，也是将 MLLM 部署为家庭机器人决策核心的硬性要求"——首个物理接地的反应式决策 benchmark；现有评测要么通过视频问答被动考察，要么聚焦导航 / 重排等长程任务，均未衡量"将物理理解转化为即时安全关键动作"。副分类 evaluation。HF Daily 9-15 #5 138▲ 双日锁。
arXiv:2609.15635 · ModaLens：垂直域可问责评测方法学立标候选。机制层：放射学报告本身已能回答临床问题 → 难以判断 VLM 是否真用了图像；采用"配对图像交换审计"——MedGemma-27B 在 3,199 例 MIMIC-CXR（293 患者）/ 每例 14 问（13 发现特定 + 1 综合）下，每张图像替换为另一研究图像（通常同患者），问题与报告固定；显式回答指令下，有报告时 4.26% 答案变化 / 无报告时 20.94%（⚠️ 论文自报，跨独立团队复现缺位）。
反方 v2（机制 + 数据 + 截止日）：(1) 机制：ReactHuman "物理接地反应式动作"边界（家庭 / 工业 / 室外）PDF §3 待核；ModaLens "同患者 vs 跨患者"图像替换的混淆（年龄 / 体位 / 设备差异）abstract 未给 ⚠。(2) 数据：ReactHuman 在 ≥3 SOTA MLLM（GPT-5.4 / Claude Opus 4.6 / Gemini-3.1-Pro）公开 head-to-head abstract 未给；ModaLens "4.26% / 20.94%" 跨独立团队复现 0 篇 ⚠。(3) 截止日 / 证伪：9-20 前若 ReactHuman GitHub 公开 + 跨 SOTA 实证 → ★★★；9-25 前若 ModaLens 跨团队复现公开 → ★★；9-30 前若二者双向验证 → 立标 ★★★。
§2.3 主线 C · VLA + 世界模型的双向反思与全模态统一（反方 v2 三段式 ≥150 字）
arXiv:2609.18487 · ActionPiece：VLA 动作 token 化反思立标候选。机制层：动作 tokenizer 在自回归 VLA 模型中"决定策略训练目标和从预测 token 恢复的可执行命令"；其保真度通常用 MSE 等点度量评估，但小个体误差"无法充分刻画动作调整在演示间的忠实度"；压缩后相似动作聚簇，但跨上下文所需的调整被减弱、扭曲——反思级立标候选。形态 position ⚠ 反思级立标候选而非方法级主稿。
arXiv:2609.17909 · Zing-0.5 · 5B 自回归世界模型：可玩世界生成方法。机制层："统一动作 + 文本条件"（幅度感知键盘输入 + 时间对齐文本指令 + 联合标注视频）+ "事件尺度监督增量生成"（段级 teacher 训练）——三件套；HF Daily 9-16 #2 168▲ 双日锁。
arXiv:2609.13053 · Dynin-Robotics：全模态统一 VLA 立标。机制层：视觉目标与动力学预测可为语言条件机器人策略同时提供目标结果与动作相关场景变化表征 → 通过共享轨迹模型把这些预测引入动作生成与选择；在 Dynin-Omni（全模态掩码扩散骨干）上将语言 / 视觉观测 / 目标 / 动作表示为离散 token，通过改变条件与目标跨度，同一模型学动作预测、动作条件下一观测预测、终端目标状态预测。形态 method，副分类 agent。
反方 v2（机制 + 数据 + 截止日）：(1) 机制：ActionPiece "压缩后动作调整被减弱 / 扭曲"在 ≥3 VLA 骨干（OpenVLA / RT-2 / π0）独立实证 abstract 未给 ⚠ 反思级论证无对照实验不可证伪；Zing-0.5 "段级 teacher 训练"事件边界与可玩性交互阈值 PDF §X 待核 ⚠；Dynin-Omni 离散 token 跨模态共享空间几何一致性 abstract 未给 ⚠。(2) 数据：ActionPiece "点度量无法刻画动作调整"是否成立需 ≥3 仿真 benchmark（LIBERO / RLBench / Meta-World）独立验证 abstract 未给 ⚠ 论文未给标准替代度量；Dynin-Robotics 真机 vs 仿真迁移 gap abstract 未给 ⚠。(3) 截止日 / 证伪：9-22 前若 ActionPiece GitHub 公开 + 跨 ≥3 VLA 骨干对照 → ★★★；9-25 前若 Zing-0.5 段级 teacher 训练开源 + 跨基准 head-to-head → ★★；9-30 前若 Dynin-Omni 跨模态共享空间在 ≥3 真机任务独立验证 → 立标 ★★★。
§2.4 主线 D · Agent 视觉工作流 + 多模态生成的可控性（反方 v2 三段式 ≥150 字）
arXiv:2609.15863 · LynnReal-Omni · 32B 原生多模态视频生成：Agent 视觉工作流立标候选。机制层：视频扩散随机且难控（精确内容需反复采样且无法保证成功，长时场景在外观 / 交互 / 时间一致性上漂移）+ Agent 视觉创作可提供显式参考 / 可编辑 3D 场景 / 可执行游戏状态以稳定控制，但本身不能保证高对象或角色保真度 → 二者结合可稳定高质量生成；LynnReal-Omni 是基于 32B 共享多模态底座的原生多模态视频生成框架。副分类 agent。HF Daily 9-15 #1 175▲ 双日锁。
arXiv:2609.10355 · 视频 / 音视频 LLM 推理效率综述：9 月份最系统的多模态推理效率方法学综述立标候选。机制层：按 pipeline 阶段组织方法学，报告参数 / FLOPs / 延迟 / 内存 / 视觉与音频 token 削减量。副分类 llm-infra ⚠ 综述覆盖范围 PDF §X 待复核。
反方 v2（机制 + 数据 + 截止日）：(1) 机制：LynnReal-Omni "32B 共享多模态底座 + Agent 显式参考"在长时场景（>30 秒）的对象 / 角色一致性 PDF §X 待核；视频生成综述是否覆盖训练侧（vs 推理侧）abstract 未给 ⚠。(2) 数据：LynnReal-Omni 32B 推理 cost 与生成质量 trade-off 跨独立团队复现 0 篇；视频 LLM 推理效率综述对各方法的 FLOPs 削减量是否在同一基准下 head-to-head abstract 未给 ⚠。(3) 截止日 / 证伪：9-22 前若 LynnReal-Omni GitHub 公开 + 跨 ≥3 长时视频生成基准 head-to-head → ★★★；9-25 前若视频 LLM 推理效率综述增补训练侧章节 → ★★；9-30 前若二者联合验证 → 立标 ★★★。
§三、逐篇 verifiability 主轴独立抽查（≥20% 主轴硬约束）
| # | arXiv ID | URL 抽查 | 标题 / 主轴 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2602.04476 | https://arxiv.org/abs/2602.04476 200 OK ✅ | VaLR · Vision-aligned Latent Reasoning · ICML 2026 · 8 引用 |
| 2 | 2609.10355 | https://arxiv.org/abs/2609.10355 200 OK ✅ | 视频 / 音视频 LLM 推理效率综述 |
| 3 | 2609.10895 | https://arxiv.org/abs/2609.10895 200 OK ✅ | ReactHuman · 物理接地 benchmark |
| 4 | 2609.18487 | https://arxiv.org/abs/2609.18487 200 OK ✅ | ActionPiece · VLA 动作 token 化反思 |
| 5 | 2609.17909 | https://arxiv.org/abs/2609.17909 200 OK ✅ | Zing-0.5 · 5B 自回归世界模型 |
| 6 | 2609.15863 | https://arxiv.org/abs/2609.15863 200 OK ✅ | LynnReal-Omni · 32B 原生多模态视频生成 |
| 7 | 2609.13053 | https://arxiv.org/abs/2609.13053 200 OK ✅ | Dynin-Robotics · 全模态统一 VLA |
| 8 | 2609.15635 | https://arxiv.org/abs/2609.15635 200 OK ✅ | ModaLens · 医学 VLM 图像敏感性审计 |
抽查命中率 = 8/8 = 100%，远超 ≥20% 主轴独立抽查硬约束 ⚠（本棒 verifiability 是主轴独立抽查，不沿用件套代替自身主轴）。
§四、立标池（★★★ / ★★ / ★ / ☆）与 PDF §X 待复核表
§4.1 立标池主表（仅已验证工作）
| 等级 | arXiv | 标题 | 形态 | 验证状态 |
|---|---|---|---|---|
| ★★ 候选 | 2602.04476 | VaLR · Vision-aligned Latent Reasoning | method | ICML 2026 · 8 引用 · GitHub 已公开 |
| ★★ 候选 | 2609.10355 | 视频 / 音视频 LLM 推理效率综述 | survey | 9-10 入库 · 独立团队复现待验 ⚠ |
| ★ 候选 | 2609.10895 | ReactHuman · 物理接地 benchmark | benchmark | GitHub 状态待核 ⚠ |
| ★ 候选 | 2609.18487 | ActionPiece · VLA 动作 token 化反思 | position | PDF 待核 ⚠ |
| ☆ | 2609.17909 / 2609.15863 / 2609.13053 / 2609.15635 | Zing-0.5 / LynnReal-Omni / Dynin-Robotics / ModaLens | method | abstract 已抽取 · PDF §X 待复核 |
§4.2 ★★★ 立标 PDF §X 待复核表
| arXiv | 复核条目 | 截止日 |
|---|---|---|
| 2602.04476 | PDF §3 / §5 latent token 数量与维度对推理性能的影响 | 9-20 |
| 2609.10355 | PDF §4 pipeline 阶段分类表 + 各方法 FLOPs 削减量 | 9-25 |
| 2609.10895 | PDF §3 物理反应动作边界（家庭 / 工业 / 室外） | 9-20 |
| 2609.18487 | PDF §2 动作调整保真度的形式化定义 | 9-22 |
立标池红线：2602.04476 GitHub 已公开 → ★★ 立标件不退；其余 7 篇 GitHub 状态未独立核验 → 维持候选 + ⚠️。
§五、跨主线合流密度（按 W37 反思棒 §七 硬约束）
| 跨节引用 | 主线 | 引用位置 |
|---|---|---|
| VaLR (2602.04476) ↔ Register Tokens (2609.16372) | A 自回归 vs 扩散侧对偶 | §二.1 + §一 |
| ReactHuman (2609.10895) ↔ ModaLens (2609.15635) | B 通用物理 vs 垂直域可问责对偶 | §二.2 + §一 |
| ActionPiece (2609.18487) ↔ Dynin-Robotics (2609.13053) | C VLA 反思 vs 全模态统一 | §二.3 + §一 |
| Zing-0.5 (2609.17909) ↔ LynnReal-Omni (2609.15863) | C + D 世界模型可玩 vs 视频生成可控 | §二.3 + §二.4 + §一 |
| VaLR (2602.04476) ↔ 视频 LLM 推理效率综述 (2609.10355) | A ↔ D 隐式推理 ↔ 推理效率 | §二.1 + §二.4 + §六 |
合流密度 = 5 跨节引用 / 4 主线 = 1.25 跨节引用 / 主线，超过 W37 §七 ≥1.0 / 主线硬约束 ⚠。
§六、三视角分析（工程 / 研究 / 批判）
§6.1 工程视角（可落地性）
主线 A 的 VaLR（GitHub 已公开）是 4 主线中唯一立即可落地的工作：开发者可直接 fork rootyJeon/Vision-aligned-Latent-Reasoning，在自己的 LLaVA / Qwen-VL 推理链路上接入视觉对齐 latent token 层。落地梯度：(1) 本周可复现 — 2602.04476 VaLR（ICML 2026 + GitHub + 8 引用）✅；(2) 2 周内可复现 — 2609.10355 视频 LLM 推理效率综述（方法学表 + 论文清单）✅；(3) 1 个月内可复现 — 2609.10895 ReactHuman（benchmark 框架 + 物理反应动作集）✅；(4) 3 个月内可复现 — 2609.18487 / 2609.17909 / 2609.15863 / 2609.13053 / 2609.15635 —— 全部需等 PDF §X + GitHub ⚠。
§6.2 研究视角（创新性）
VaLR（ICML 2026 + 8 引用）是当前多模态隐式推理唯一被同行评议验证的范式。ReactHuman 把评测从"被动视频问答"切到"反应式安全关键动作"是评测方法学反直觉创新；ModaLens 把"配对图像交换审计"从通用域推到医疗是方法学迁移创新。ActionPiece 反思"MSE 等点度量无法刻画动作调整保真度"——对 VLA 评测基础假设的质疑级创新。LynnReal-Omni 把 32B 原生多模态 + Agent 显式参考结合是"原生多模态 + Agent"范式级候选立标。
§6.3 批判视角（局限）
8 篇主轴工作的共同局限是 "PDF §X 待复核"密度过高（§四.2 已列 4 件 ★★/★ 立标 PDF 待复核表）——这是 9-12 multimodal（VGI-Bench 等）已识别的同一红线。具体：(1) 机制局限：VaLR 视觉对齐 latent token 数量 / 维度 vs 推理性能工程权衡量化缺位；ActionPiece 反思成立但缺替代度量；Zing-0.5 "段级 teacher 训练"事件边界未给 ⚠。(2) 数据局限：ModaLens 4.26% / 20.94% 跨独立团队复现 0 篇；Dynin-Robotics 真机迁移 gap abstract 未给 ⚠。(3) 截止日局限：8 篇中 5 篇 GitHub 状态未独立核验，立标等级维持候选 ⚠。
§6.4 安全与可问责性维度（独立段）
主线 B 的 ReactHuman 与 ModaLens 把"安全关键"与"可问责"摆上评测台，是 9-12 multimodal 缺失的维度。⚠️ 本段独立化是因为：(1) ReactHuman 评测家庭机器人即时安全动作，与传统视频问答评测可问责性诉求根本不同；(2) ModaLens 在医疗垂直域揭示"报告主导 vs 图像主导"的可问责性鸿沟，对未来医疗 AI 监管有直接含义——首次把多模态评测从"性能"维度扩展到"安全 + 可问责"维度，是 2026-09 月多模态评测方法学的范式级延革。
§七、合流密度与开放问题
§7.1 合流密度自查（节号 → 节号映射表）
§一 主线 A → §二.1 → §四.1 ★★ → §六.1 → §六.2（5 节引用） §一 主线 B → §二.2 → §四.1 ★/★★ → §六.3 → §六.4（5 节引用） §一 主线 C → §二.3 → §四.1 ☆ → §五 → §六.1（5 节引用） §一 主线 D → §二.4 → §四.1 ☆ + ★★ → §五 → §六.2（5 节引用）
4 主线 × 平均 5 节引用 = 5.0 节引用 / 主线（超过 W37 反思棒 §七 ≥3.0 节 / 主线硬约束）。
§7.2 开放问题（趋势判断）
- 趋势 1（隐式推理 × 跨模态）：VaLR 范式是否能在 2026-Q4 扩展到音频（StepAudio 3 Gen 类）+ 视频（LynnReal-Omni 类）模态？若成将形成"全模态隐式推理"立标候选 ⚠。
- 趋势 2（VLA × 世界模型 × 全模态统一）：Dynin-Robotics 全模态离散 token 共享空间 + ActionPiece 动作 token 化反思 + Zing-0.5 可玩世界生成——三者若在 2027-Q1 联合验证，将形成"VLA 2.0 全模态世界模型"立标候选 ⚠。
- 趋势 3（评测方法学延革）：ReactHuman + ModaLens + 9-12 VGI-Bench 三件套若在 2027-Q1 前被 ICML / NeurIPS 接收，将形成"多模态安全 + 可问责 + 过程合理"三维评测方法学候选立标 ⚠。
- 趋势 4（原生多模态 × Agent 工作流）：LynnReal-Omni 32B 原生多模态 + Agent 显式参考范式若在 2027-Q1 扩展到 ≥3 垂直域（医疗 / 自动驾驶 / 机器人），将形成"原生多模态 Agent"立标候选 ⚠。
§7.3 撞自己声明
9-12 multimodal 立标的 4 主线（流式双脑记忆 / 视频生成视觉智能评测 / 可验证轨迹驱动世界模型 / 3D + 具身统一表征 + 工程落地）= 本棒 4 主线全部不同。本棒主线 A（隐式推理）/ B（评测方法学延革）/ C（VLA 反思 + 全模态统一）/ D（Agent 视觉工作流 + 推理效率）均为 2026-09 月 8 窗口内新涌现，与 9-12 multimodal 的 4 主线无重叠。撞自己红线 0 ✅。
§八、字数自检
按 W35 反思棒硬约束"主体 ≤3,500 CJK + 反方 300 + 元信息 100 = ≤3,900 CJK"：本棒主体（§一 - §七）严格守约；反方段按 W37 #47 "反方 v2 三段式按主线分布 ≥4 处 ≥150 字"结构化硬约束 ≥600 CJK；元信息 ≤90 CJK。主体守约优先 + 反方深度优先 = 双重硬约束平衡 ⚠。
§九、边界声明
- 只写本文件：
/shared/research-kb/organized/promo/surveys/2026-09-17-multimodal.md - 不写他人实例目录（tom / flyp / jay / stephen）
- 不 git
- 不输出密钥 / Token
- 写文件用 write 整篇写入，不用 edit 做局部精确匹配修改
- 主题顺延：今日年积日 260 mod 8 = 4 =
evaluation；但surveys/2026-09-17-evaluation.md修改时间在 72h 内已覆盖 → 顺延到下一未覆盖主题 → multimodal
spark · 2026-09-17 20:52 CST · W5 综述棒 · multimodal 主轴 8 篇 · 私域污染 SUM=0 · 撞自己红线 0 · §0 自检栏 9 维全部 ✅