人眼在观察陌生事物时，从来不是按一套死板的程序走到底的。
读一封字迹潦草的手写信，最难认的往往是开头几个字。看得多了，我们渐渐摸清写信人的笔画和连笔习惯，后面的字也就越认越顺。医生阅片、考古学者辨认拓片，也有类似的经验：前面识别出的线索，会影响后面如何观察和判断。
这看起来是一件很自然的事，但对视觉 AI 而言，要实现并不简单。
一张图片进入模型后，哪些区域需要重点关注、不同位置的特征怎样关联，模型已经能够根据眼前的画面作出调整。可在很多现有架构里，决定信息如何被学习、该更新多少、哪些旧信息应当保留的规则，仍主要由训练阶段确定。换一张图片，模型的计算结果会改变，背后的许多学习规则却不会跟着改变。
明略科技与中国科学院自动化研究所的研究团队，正试图推动这一步。双方联合提出 VisionHOPE—— 首个以自修改学习系统为核心构建的通用视觉骨干网络。
它让模型在一次前向计算中，一边读取和保存图像信息，一边根据已读到的内容更新自己的学习方式。前面看过的区域，能够参与决定后面的特征怎样建立关联、学习步长该有多大、已有记忆应保留多少。
这项研究并不只停留在机制设计上。在 ImageNet-1K 图像分类基准上，拥有 52.9M 参数的 VisionHOPE-S 取得 85.2% 的 Top-1 准确率，参数量不到 VMamba-B（89M）的六成，准确率高出 1.3 个百分点；VisionHOPE-B 的准确率达到 85.6%。同时，其自修改机制的核心计算量随 Token 数量线性增长。
论文发布后曾登上 Hugging Face 每日论文榜第 2 名，GitHub 开源仓库也在短时间内收获了近 1000 Stars。目前，研究团队已将全部代码、底层算子与预训练权重按 MIT 协议向社区开放。
论文标题：VisionHOPE: Visual Backbones as Self-Modifying Learning Systems
Hugging Face 论文页：https://huggingface.co/papers/2609.33325
Hugging Face VisionHOPE 主页：https://huggingface.co/PSRben/VisionHOPE
GitHub 代码：https://github.com/PSRben/VisionHOPE
视觉模型越来越会 “看”，
但学习规则还可以更灵活
要理解 VisionHOPE 的新意，可以先看视觉骨干这些年的变化。
早期的卷积神经网络（CNN）擅长从局部捕捉边缘、纹理等信息。它使用训练好的卷积核提取特征，图像中距离较远的区域，需要经过多层计算才能建立联系。后来出现的视觉 Transformer（ViT），借助自注意力机制，让不同位置能够根据当前图像直接交互。模型看到了更大范围的内容，但生成注意力的投影参数依然固定，而且全局注意力的计算量会随着 Token 数量平方增长，图像尺寸越大，计算压力越明显。
再往后，Mamba 等状态空间模型通过沿序列传递状态，将计算复杂度降至线性。状态转移可以随当前输入变化，但负责从输入生成状态转移的映射，仍由训练阶段确定。TTT（测试时训练）又向前走了一步：它在网络内部设置小型学习器，允许学习器处理图像时更新自身参数。不过，生成学习表征，以及控制更新步长和记忆保留的规则，仍主要在训练时设定。
沿着这条路线看，研究者一直在扩展模型对 “当前这张图” 的适应范围：从局部特征，到全局交互、动态状态，再到内部学习器的参数更新。VisionHOPE 进一步把决定学习方式的参数也纳入了图像内部的更新过程。
图片 1｜不同视觉架构对当前图像的适应方式：从局部特征、全局交互和状态转移，到内部学习器更新，再到自修改学习。箭头表示图像内适应范围逐步扩大。
这一设计建立在嵌套学习（Nested Learning，NL）及其 HOPE 架构的自指机制之上。简单说，模型处理图像时积累的内容，不只留待最后生成识别结果，还会反过来参与下一步学习规则的调整。
这件事之所以值得关注，也与视觉骨干本身的地位有关。无论是图像识别，还是需要结合图像与语言的多模态系统，视觉骨干都负责提供最基础的视觉表征。此前，MMVP 已揭示多模态模型在基础视觉辨别能力上的缺陷；Cambrian-1 的研究则表明，改善视觉表征能够进一步提升多模态能力。视觉底座怎样理解图像，关系到上层模型能够获得怎样的信息。
表1｜不同视觉架构对当前图像的适应方式
把 “怎么学” 交给记忆：
VisionHOPE 的三个关键设计
让模型修改自己的学习规则，可以拓展模型的表达能力，但也带来了理论和工程上的新问题。在以自指嵌套学习模块 SRNL 构建通用视觉骨干时，研究团队重点解决了三个问题：记忆如何组织与更新，自指反馈如何保持稳定，以及序列递推如何适配二维图像并高效计算。
五类记忆协同，让 “怎么学” 也随画面变化
VisionHOPE 的核心是一个名为 SRNL（自指嵌套学习）的模块。可以把它理解为一套会随着读图过程不断调整的记忆系统。普通的记忆机制着重保存模型已经看到了什么，SRNL 除了保存内容，还会维护影响下一步学习的规则。为此，研究团队设计了五类可更新的参数记忆。
其中，内容记忆保存图像信息，供后续读取和输出；Key 记忆负责生成写入索引，让新信息与已有记忆建立关联；Value 记忆参与生成内部学习目标，决定当前学习要朝什么方向修正；学习率记忆控制每次更新的幅度；保留率记忆则决定旧信息在更新时保留多少。
表 2｜五类记忆的分工
五类记忆的分工不同，但参与的是同一条学习链路。每当一张新图像进入模型，它们会先从训练中学得的初始状态出发。随着新的图像特征逐个进入 SRNL，现有记忆先生成对应的 Key、Value、学习步长与保留率。随后，五类记忆分别依据自身状态构造学习目标，并将目标与当前响应比较，得到各自的学习信号，完成更新。更新后的状态接着参与下一个 Token 的计算。
回到手写信的例子：我们认出前几个字后，得到的不只是这几个字的内容，还包括对写信人笔迹的一点新认识。往后读时，哪些笔画需要格外留意、哪些相似写法可以快速归类，判断方式都可能发生变化。SRNL 希望在模型内部实现类似的连续调整，只不过它改变的是特征关联、学习步长与记忆保留等具体计算规则。
这样的更新还需要避免 “记得太多”。天空、草地或建筑物的重复纹理中，相邻区域往往包含高度相似的信息。如果每次都把新特征原样加入，重复内容就可能不断堆积。VisionHOPE 使用 Delta 梯度下降（DGD）：写入前先检查当前记忆对 Key 的响应，再将需要修正的差值写进去，减少无效的重复累积。
关键在于，这些变化发生在同一张图片的处理过程中。模型读到后面的区域时，利用的是前面区域已经参与更新过的记忆，而不必等处理完图片、再重新训练一次模型。
学习规则能变，但也必须保持稳定
让记忆参与调整自己的后续更新，会带来一个直接风险：反馈可能被反复放大。假如某一步更新使记忆数值增大，下一步据此产生的学习信号也可能更强，继而推动记忆进一步增大。这种循环最终可能让训练失去稳定性。论文中的消融实验显示，移除相应约束后，训练在早期就发生了发散。
为此，团队设计了两层稳定性约束。
第一层是软注入上限，平滑地限制每次新反馈的注入强度。旧记忆的保留比例越高，允许注入的新反馈就越少，使两者之和保持在稳定范围内；
第二层是谱截断约束，限制已有记忆在传递过程中的放大幅度，只在候选步长超过稳定上限时生效。
这两层约束还有理论支撑。论文证明，在二者共同作用下，无论是逐 Token 递推还是分块递推，五类记忆的范数都不会沿扫描路径增长到超过初始状态。模型得以不断修正内部学习方式，同时将反馈放大约束在可证明的范围内。
一张图片有上下左右，计算也不能只沿一条路走
解决了 “怎么学” 与 “怎么稳”，另一个需要解决的问题是计算效率。SRNL 本身沿序列递推，但图像是二维的：仅依靠单一方向，难以充分利用上下、左右的空间关系；如果所有 Token 都严格依次更新，又会形成串行瓶颈。
VisionHOPE 因此采用四向扫描：沿行、列分别正向和反向读取图像，形成四条独立路径。每个方向都有自己的五类记忆；扫描结束后，再把结果还原到二维空间，并按通道加权融合，让不同位置能够汇集来自四个方向的信息。
而在计算效率上，为了进一步提速，模型把一整行或一整列视为一个计算块。块内各位置以块起点的记忆状态为基础，并行生成更新需要的中间量；记忆更新再在块内按顺序累积，传递到下一行或下一列。这样既保留了连续更新的机制，也让一部分计算能够借助 GPU 并行完成。
实际测试显示，在单尺度模型 P-VisionHOPE-S 中，将 14 个 Token 设为一个块，推理速度达到逐 Token 版本的 2.86 倍；两者的 Top-1 准确率分别为 82.3% 和 82.4%，差距只有 0.1 个百分点。
图片 2 ｜VisionHOPE 结构。左侧为沿行列双向扫描的二维算子，各方向独立维护五类记忆，通过步长控制保持更新稳定，输出经空间还原后按通道加权融合；右侧为结合局部卷积、前馈网络与残差连接的完整 VisionHOPE Block。
让实验说话：
准确率、空间理解与计算效率
一种新的学习机制究竟有没有价值，最终还要回到图像识别任务本身。
研究团队先在 ImageNet-1K 上验证图像分类能力。在 224×224 输入分辨率下，VisionHOPE 提供 Tiny、Small、Base 三种规模。与 ConvNeXt、VMamba 的对比结果如下；论文也对 ViT 与 TTT 类骨干进行了完整比较。
表 3｜VisionHOPE 与 ConvNeXt、VMamba 在 ImageNet-1K 上的分类结果
在较小规模上，VisionHOPE-T 比 VMamba-T 少 3.4M 参数，准确率仍高出 1.5 个百分点。VisionHOPE-S 的参数量不到 VMamba-B 的六成，准确率高出 1.3 个百分点。在论文对 CNN、ViT、SSM、TTT 四类视觉骨干的比较中，VisionHOPE 各规模的结果均为最优或并列最优。
当然，识别一张图片属于什么类别，只是视觉模型的基础能力。真实图像理解还要判断物体在哪里、轮廓如何划分、画面中的不同区域分别属于什么。为此，团队又将 VisionHOPE 接入下游任务：采用 Mask R-CNN 测试 COCO 目标检测与实例分割，采用 UPerNet 测试 ADE20K 语义分割。
表 4｜VisionHOPE 在 COCO 检测分割与 ADE20K 语义分割上的表现
在 COCO 的 1× 训练设置和 ADE20K 的比较中，VisionHOPE 的三个规模均达到同规模最优或并列最优。性能提升由图像分类延续至需要空间定位、边界判断的任务，说明这套机制具有作为通用视觉骨干的潜力。
除了排行榜上的数字，研究团队还试着观察模型究竟怎样处理画面。
在第二个网络块的有效感受野对比中，ResNet-50 的响应主要集中在局部；DeiT-S 与基于 TTT 的 ViT³-S 更集中于中心附近；Vim-S 呈现明显的方向性。P-VisionHOPE-S 则覆盖了更大范围的二维区域，同时保持清晰的中心响应。这意味着它在较浅层就能够综合较大范围的图像信息。
图 3｜不同视觉骨干在第二个网络块的有效感受野对比。输入为 512×512，颜色越深表示该区域对中心特征的相对影响越强。
另一组可视化展示了学习步长在图片中的空间分布：较大的学习步长往往与主体物体、显著结构重合，背景及相对平坦的区域则较小，直观呈现出它确实在根据图像内容调整内部的学习幅度。
图 4｜图像内容与实际学习步长的空间分布。每组上行为输入图像，下行为学习步长；深色表示在该图像内采用了相对更大的步长。
步长较大的区域多与图中的主体物体和显著结构重合，背景和平坦区域的步长较小。这说明内部更新的强度会随图像内容在空间上变化，图像内容在被提取特征的同时，也参与决定了模型在各个位置如何更新记忆。需要说明的是，步长大小并不等同于参数的实际改变量，后者还取决于学习信号的大小。
代码已经开放，
既能直接使用，也能拆成模块
VisionHOPE 的研究成果已经以开源形式提供。团队开放了训练与评测流程、底层算子和预训练权重，开发者可以直接加载完整视觉骨干开展分类或下游任务，也可以只取其中的部分模块，尝试接入自己现有的网络。
具体而言，项目提供了四种调用层次：
这四种接口覆盖了从基础序列学习研究，到二维视觉算子、完整网络模块，再到预训练模型应用的不同需求。其中，SRNL、VisionHOPEOperator 和 VisionHOPEBlock 都保持输入与输出张量的形状不变，并支持 PyTorch 自动求导，便于集成进已有模型。
在部署方面，项目提供了适用于 Linux、NVIDIA GPU、CUDA 12.1 与 Python 3.10 的安装示例，底层 CUDA 算子会在首次调用时自动编译。预训练权重可以从 Hugging Face 下载，通过 `create_model` 加载。需要加速推理时，可以使用 `prepare_for_inference` 原位融合模型参数；如果还要继续训练，建议保留一份未融合的模型。文末附录保留了完整安装及调用示例。
从读懂一张图，
到积累更长的视觉经验
VisionHOPE 现在能够做到的，是让模型在处理同一张图像时，既更新内容记忆，也更新影响后续学习的规则。五类记忆的协同、自修改过程中的稳定性约束，以及四向扫描与分块计算，共同让这件事具有可训练、可计算、可验证的实现路径。
它也留下了新的研究空间。
例如，在医学影像、遥感解译和工业检测中，细微病灶与罕见缺陷常常埋在大量视觉信息中。让模型根据图像内容调整特征关联和学习步长，或许有助于捕捉这些细节，但实际效果还需要对应任务的验证。
更长远的方向，是把这种图像内部的适应能力扩展到连续观察。长视频理解、自动驾驶、具身智能都涉及前后画面的联系，研究者可以尝试让五类耦合记忆跨越连续帧，使过去看到的信息参与后续处理。不过，当前 VisionHOPE 每处理一张新图像，记忆仍会重置到训练得到的初始状态，尚未实现跨帧持续学习。要让记忆真正沿时间积累，还需要解决场景切换时何时重置、错误信息怎样避免持续传播等问题。
另外，SRNL 作为具有稳定性保证的序列自修改模块，也为语言模型长上下文记忆，以及让图像与文本共同参与更新的跨模态记忆，提供了可以继续研究的技术入口。
那封字迹潦草的手写信，之所以越往后越容易读，是因为读者一边识别内容，一边形成对笔迹的认识。VisionHOPE 在视觉骨干中实现了与之相近的一步：让已经看过的内容，真正参与决定接下来怎样学习。
从单张图像内的自修改，到能够跨画面保留经验的视觉系统，中间还有许多技术问题需要回答。但现在，研究者已经能够从开源的模型、算子和代码入手，继续检验这条路线可以走多远。
附录｜安装与调用示例
在配备 NVIDIA GPU、CUDA 12.1 工具链和 Python 3.10 的 Linux 环境中，可按以下命令完成安装，底层 CUDA 算子会在首次调用时自动编译：
conda create -n visionhope-demo python=3.10 -yconda activate visionhope-demogit clone https://github.com/PSRben/VisionHOPE.gitcd VisionHOPEpython -m pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 \--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121python -m pip install -r requirements/classification.txtpython -m pip install --no-deps -e .
如需直接使用预训练模型，可从 Hugging Face 下载权重，再用 create_model 加载。仓库还提供 prepare_for_inference 函数，可在加载后原位融合模型参数以加速推理；如需继续训练，应保留一份未融合的模型：
python -m pip install --upgrade huggingface_hubhf download PSRben/VisionHOPE visionhope_tiny.pth --local-dir weights
import torchfrom visionhope.models import create_modelfrom visionhope.inference.prepare import prepare_for_inferencemodel = create_model("visionhope_tiny",checkpoint_path="weights/visionhope_tiny.pth",).cuda().eval()prepare_for_inference(model)with torch.inference_mode(), torch.autocast("cuda", dtype=torch.bfloat16):images = torch.randn(1, 3, 224, 224, device="cuda")logits = model(images)print(logits.shape) # torch.Size([1, 1000])
如果关注架构探索，SRNL、VisionHOPEOperator 和 VisionHOPEBlock 都保持输入输出张量形状不变，并支持 PyTorch 自动求导，可以像标准网络层一样嵌入现有模型：
import torchfrom torch import nnfrom visionhope.models import SRNL, VisionHOPEOperator, VisionHOPEBlock# 1. 调用独立序列模块处理 [B, N, D] 特征序列srnl = SRNL(dim=128, head_dim=16, chunk_size=64).cuda()x = torch.randn(2, 257, 128, device="cuda", requires_grad=True)y = srnl(x)y.square().mean().backward()# 2. 调用二维算子直接处理 [B, C, H, W] 矩形特征图operator = VisionHOPEOperator(dim=64, head_dim=16).cuda()features = torch.randn(2, 64, 14, 20, device="cuda")out = operator(features)# 3. 用完整 VisionHOPEBlock 组合出一个轻量级分类网络net = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=4),VisionHOPEBlock(dim=64, mixer_dim=32, head_dim=16),VisionHOPEBlock(dim=64, mixer_dim=32, head_dim=16),nn.AdaptiveAvgPool2d(1),nn.Flatten(),nn.Linear(64, 10),).cuda()
© THE END
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