TC-Light 是由中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染，同时具备良好的时序一致性和低计算成本开销，使得它能够帮助减少 Sim2Real Gap 以及实现 Real2Real 的数据增强，帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。
在三维重建、NeRF 训练、视频生成等任务中，相机参数是不可或缺的先验信息。传统的 SfM/SLAM 方法（如 COLMAP）在静态场景下表现优异，但在存在人车运动、物体遮挡的动态场景中往往力不从心，并且依赖额外的运动掩码、深度或点云信息，使用门槛较高，而且效率低下。
答案或许渐渐清晰。李飞飞团队与斯坦福 AI 实验室正式官宣：首届 BEHAVIOR 挑战赛将登陆 NeurIPS 2025。这是一个为具身智能量身定制的 “超级 benchmark”，涵盖真实家庭场景下最关键的 1000 个日常任务（烹饪、清洁、整理……），并首次以 50 个完整长时段任务作为核心赛题，考验机器人能否在逼真的虚拟环境中完成真正贴近人类生活的操作。
一个崭新的战场——AI支付又慢慢浮出水面。Stripe宣布将推出自己的支付L1，Tempo，Paypal宣布投资了Kite.AI，而就在前几天，Google宣布将推出自己的开源支付协议Agent Payments Protocol(AP2, 智能体支付协议），并将于Coinbase之前推出的X402一起合作，将X402整合到Google自己开发的A2A框架中去。
作为AI驱动的3D建模平台，Tripo（https://www.tripo3d.ai）已在全球覆盖超300万专业开发者，AI 3D原生模型数量超过4000万，中小用户超4万，并推出了一站式AI 3D工作台Tripo Studio
AI顶会真的爆仓了！NeurIPS 2025双会场扩容后，仍hold不住近3万篇投稿暴击。如今，SAC大规模砍论文，已被录用约400篇论文惨遭拒收，研究者原地心碎。
8 月 20 日，在新加坡的 Stripe Tour 上与 Stripe CEO 对谈的时候，Manus 首席科学家季逸超（Peak）表示，Manus 从三月份推出至今已实现 9000 万美元的年化营收规模（revenue run rate），1 亿美元大关近在咫尺。
就在刚刚，NUS研究者呼吁：NeurIPS、ICML、CVPR三大顶会，正在反噬整个AI学术圈！平均每个研究者每年被逼狂发4.5篇论文，已经身心俱疲。总之，顶会模型已经濒临崩溃，是时候踩刹车了！
相信我们的读者都对 AI 顶会有非常大的关注和热情，有的读者最近可能刚从 NeurIPS rebuttal 脱身，又开始为下一篇做准备了。 作为推动技术革新与思想碰撞的核心引擎，顶级学术会议不仅是整个学界的生命线，更是我们洞察未来的前沿阵地。
LLM真是把审稿人害惨了！NeurIPS 2025评审结果公，全网都被「谁是Adam」爆梗淹没。更离谱的是，有人的审稿建议中，残留了AI提示的痕迹。
