开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前，所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型，以及训练此类模型所需的数据。与此同时，3DGS 已成为各种视觉任务中 3D 场景表达的重要标准之一。
让大模型破译从未见过的甲骨文，准确率拿下新SOTA！
周末在家扒拉上周更新的论文的时候，看到一篇我自己一直非常关心的领域的论文，而且还是来自发论文发的越来越少的OpenAI。
总参数达到1万亿，阿里迄今为止最大的模型来了！ 没错，就是前几日大家期待已久的Qwen3-Max-Preview （Instruct）。
OpenAI重磅结构调整：ChatGPT「模型行为」团队并入Post-Training，前负责人Joanne Jang负责新成立的OAI Labs。而背后原因，可能是他们最近的新发现：评测在奖励模型「幻觉」，模型被逼成「应试选手」。一次组织重组+评测范式重构，也许正在改写AI的能力边界与产品形态。
为了降低大模型预训练成本，最近两年，出现了很多新的优化器，声称能相比较AdamW，将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究，指出不仅新优化器的加速低于宣称值，而且会随模型规模的增大而减弱，该研究证实了严格基准评测的必要性。
机器人终于不用散装大脑了！ 字节Seed一个模型就能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互。
清华大学最新提出的建筑专业知识驱动的平面图自动生成方案FloorPlan-LLaMa，解决传统模型「指标优秀但实际不可用」 痛点，让AI生成贴合建筑师设计偏好的可行方案。
好家伙，我直呼好家伙。 号称「赛博白月光」的 GPT-4o，在它的知识体系里，对日本女优「波多野结衣」的熟悉程度，竟然比中文日常问候语「您好」还要高出 2.6 倍。
在游戏、影视制作、虚拟人和交互式内容创作等行业中，高质量的 3D 动画是实现真实感与表现力的基础。然而，传统计算机图形学中的动画制作通常依赖于骨骼绑定与关键帧编辑，这一流程虽然能够带来高质量与精细控制，但需要经验丰富的艺术家投入大量人力与时间，代价昂贵。
