就在最近，由耶鲁大学唐相儒、王昱婕，上海交通大学徐望瀚，UCLA万冠呈，牛津大学尹榛菲，Eigen AI金帝、王瀚锐等团队联合开发的Eigen-1多智能体系统实现了历史性突破
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型（VLM）之上，仅基于2D图像-文本数据训练，缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
在三维重建不断走向工程化的今天，前馈式3D Gaussian Splatting（Feed-Forward 3DGS）正火速走向产业化。 然而，现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”（pixel-aligned）策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
最近，X 博主 anandmaj 在一个月内复刻 Genie 3 的核心思想，开发出了 TinyWorlds，一个仅 300 万参数的世界模型，能够实时生成可玩的像素风格环境，包括 Pong、Sonic、Zelda 和 Doom。
GPT-5正改写科学发现的规则！一篇重磅论文揭秘，「量子版NP难题」竟被GPT-5在30分钟之内攻克了，然而这要耗费人类1-2周的时间。照这种速度发展下去，AI离完成「诺奖级」突破真的不远了。
我想聊个反向操作：咱们普通人，如何用有限的资源，轻松驯服一个 AI 模型，让它变成我们专属的垂直领域小能手？主角，就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B，它不仅全面领先同规格模型，甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
据多位知情人士透露，xAI不仅突然裁员，更有多位创始团队核心成员和关键高管相继离职。甚至，上任xAI的首席财务官CFO只干了3个月，选择离职走人。这场「离职潮」的背后，据称源于对公司发展方向的严重分歧、对马斯克不稳定管理风格的失望，以及对能否真正追赶上OpenAI等竞争对手的日益增长的悲观情绪。
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局（包括车道线和 3D 框），就可以生成逼真的图像和点云视频。
结合RLHF+RLVR，8B小模型就能超越GPT-4o、媲美Claude-3.7-Sonnet。陈丹琦新作来了。他们提出了一个结合RLHF和RLVR优点的方法，RLMT（Reinforcement Learning with Model-rewarded Thinking，基于模型奖励思维的强化学习）。
GPT-5，你这家伙！ 究竟还有什么事是我不知道的？ 在一篇最新论文中，研究人员让它挑战了5个尚未解决的优化猜想。 结果它居然解出了其中3个！
