从单幅图像恢复三维结构，到多视图场景建模、动态 4D 重建，再到机器人、自动驾驶、SLAM 与视频生成，如何让模型在不依赖逐场景优化的前提下，直接、高效地理解并重建三维世界，正在成为 3D 视觉领域的
SLAM教父罕见公开点赞！中国队开源的LingBot-Map，仅靠普通摄像头实现万帧流式3D重建，在全网引爆120万人围观。
当大模型训练进入深水区，竞争的关键已经不再只是「模型参数怎么调」，而逐渐转向一个更核心、也更难系统解决的问题：模型在训练过程中究竟看到了什么数据、以什么比例看到、哪些样本应该被更频繁地学习。
MiniMax M2.7 在今天正式开源。我们和华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯、NVIDIA，以及 Together AI、Fireworks、Ollama 等海内外芯片厂商、推理平台携手，在开源首日即完成模型接入与推理适配工作，推动全球 AI 生态繁荣发展。
2026 年 4 月，Nathan Lambert 和 Florian Brand 发布了 The ATOM Report，一份关于开源语言模型生态的综合采纳度快照。这份报告追踪了约 1500 个主线开源模型的下载量、衍生模型、推理市场份额和性能数据，覆盖 2023 年 11 月到 2026 年 3 月
刚刚，Meta 重金组建的超级智能实验室（SML）交卷！这也是年轻华人 Alexandr Wang 带领该团队后，交出的首份成绩。全新自研模型 Muse Spark 上线。
SLAM 在自动驾驶、机器人、AR/VR 乃至具身智能系统中都是至关重要的环节，它决定了算法能否在一个陌生环境中一边“看懂世界”，一边“知道自己在哪”。
作为Meta FAIR曾经的资深首席研究员，LLaMA和OpenGo背后的关键推手， 他的研究从破解围棋的机制到优化大模型的肌理， 做的事情从来只有一件：打开黑箱，找到底层逻辑。
刚刚，毕业清华大学数学系，曾在Meta FAIR工作3.75年、主导过SAM与Llama多项核心工作的研究员张鹏川（Pengchuan Zhang）宣布离职。他的下一站，是来到OpenAI，投身于世界模拟与机器人学（World Simulation and Robotics）方向的研究。
刚刚推出的一款最新芯片，直接冲上硅谷热榜。峰值推理速度高达每秒17000个token。什么概念呢？当前公认最强的Cerebras，速度约为2000 token/s。 速度直接快10倍，同时成本骤减20倍、功耗降低10倍。
