在一场矿难救援中，时间意味着生命。想象一台搜救机器人在部分坍塌的矿井中穿行：浓烟、碎石、扭曲的金属梁。它必须在险象环生的环境中迅速绘制地图，识别路径，并精准定位自己的位置。
现在AI都懂文物懂历史了。一项来自北京大学的最新研究引发关注：他们推出了全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集——VaseVQA-3D，并配套推出了专用视觉语言模型VaseVLM。这意味着，AI正在从“识图机器”迈向“文化考古Agent”。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
直观经验却告诉我们，只要把同一物体的 “对应部分” 对齐，形状就会变得清晰。基于这一朴素而有效的直觉，作者提出SERES（Semantic-Aware Reconstruction from Sparse Views），在不改动主干框架的前提下，把跨视角的语义一致性变成一种训练期先验注入到模型里，用低成本的方法去解决高价值的歧义问题，让少量视角也能得到清晰而完整的几何。
现在，NTU联合StepFun提出了IGGT (Instance-Grounded Geometry Transformer) ，一个创新的端到端大型统一Transformer，首次将空间重建与实例级上下文理解融为一体。
厦门大学和腾讯合作的最新论文《FlashWorld: High-quality 3D Scene Generation within Seconds》获得了海内外的广泛关注，在当日 Huggingface Daily Paper 榜单位列第一，并在 X 上获得 AK、Midjourney 创始人、SuperSplat 创始人等 AI 大佬点赞转发。
3D点云异常检测对制造、打印等领域至关重要，可传统方法常丢细节、难修复。上海科大与密歇根大学携手打造PASDF框架，借助「姿态对齐+连续表征」技术，达成检测修复一体化，实验显示其精准又稳定。
人工智能模型的安全对齐问题，一直像悬在头顶的达摩克利斯之剑。 自对抗样本被发现以来，这一安全对齐缺陷，广泛、长期地存在与不同的深度学习模型中。
在3D内容创作领域，如何像玩乐高一样，自由生成、编辑和组合对象的各个部件，一直是一个核心挑战。香港大学、VAST、哈尔滨工业大学及浙江大学的研究者们联手，推出了一个名为 OmniPart 的全新框架，巧妙地解决了这一难题。该研究已被计算机图形学顶会 SIGGRAPH Asia 2025 接收。
创建具有高度真实感的三维数字人，在三维影视制作、游戏开发以及虚拟/增强现实（VR/AR）等多个领域均有着广泛且重要的应用。
