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DreamTech，由牛津大学、南京大学等顶尖高校研究者组成的AI创业团队，在春节期间公布了他们在3D生成方向上的新工作成果——Neural4D 2.0（初版名为Direct3D），提出了创新性的3D Assembly Generation算法思路及更高效的模型架构
近年来视觉语⾔基础模型（Vision Language Models, VLMs）在多模态理解和⾼层次常识推理上⼤放异彩，如何将其应⽤于机器⼈以实现通⽤操作是具身智能领域的⼀个核⼼问题。这⼀⽬标的实现受两⼤关键挑战制约：
就在刚刚，腾讯混元3D全新版本上线了。这一周内我在混元3D、Tripo3D、Meshy这三家AI 3D里跑了上百次案例，在文生3D、图生3D、纹理材质生成、3D工作流四个维度，让小白也能最大程度体验到AI 3D能做到什么，以及将如何影响AI生图、AI视频的工作流。
春节前夕，腾讯又发AI大礼包。
早上MiniMax上线TTS，字节上线AI编程Trae；下午字节全量上线豆包实时语音；晚上DeepSeek开源R1性能直接对标OpenAI o1，然后Kimi的k1.5直接正面硬刚。昨天的余温还没过，今天下午，腾讯混元又悄悄开了个闭门发布会，作为混元的老基友，我自然是受邀参加期期不落。
“3D大模型终于可以生成锐利的边角了！” “在钻研了一阵3D人工智能后，我总算通过Hyper3D.ai用上了Rodin1.5，它真的可能改变游戏规则。”
以自研的“1+N”多模态模型系统，打造3D动态内容为核心的交互产品。
“3D大模型终于可以生成锐利的边角了！”
45 天，3D 生成产品 Rodin 达成了 100 万美元 ARR。这是一个重要的里程碑，作为对比，GenAI 领域最成功的初创公司之一 HeyGen 达到这个数字花了 7 个月。
3D内容正成为巨头布局的新风向。 索尼在近期的CES上推出了支持空间内容创作的“XYN™”集成软件和硬件解决方案，让3D内容创作更加灵活和可访问，相关的创作人才持续涌入这一方向。