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近年来，3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率，极大地推动了神经渲染技术的发展。然而，当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面（Mesh 等）时，往往会面临严重的几何失真问题。
最近一段时间，Agent 又一次成为 AI 圈最热的关键词。
全行业都在押注多Agent。
近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
近年来，Chain-of-Thought（CoT）推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。
过去一年，Agent学会了两件事：会用工具、会调用Skill。
如今的 AI Agent 正在大规模落地，其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code，Codex，Cursor 这类 coding agent。过去的一年里，这类 coding agent 产品迭代迅速，在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。
序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长，在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此，研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。
近期，LLM 已经在 IMO 上取得了很好的成绩，在一些研究级数学上（如短程证明、组合构造）也有所进展。但如果真正让 LLM 去处理提出数十年的数学猜想，结果会是如何？
在联邦学习中，如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销，是一个亟需解决的挑战。