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。
AI读不懂HTML、Markdown长文档的标题和结构，找信息总踩坑？解决方案来了——SEAL全新对比学习框架通过带结构感知+元素对齐，让模型更懂长文。
Kimi发布全新Agent模型OK Computer ！这个新Agent名字好像还有点儿来头啊……别的先不说，OK Computer到底OK不OK？实测一下！
王兴兴的大实话，在高通攒的这场局上，全交代了。目前机器人领域技术路线都不一样，导致看着热闹，但是进展没那么显著；既然现在大家开发的模型都还不能部署直接用，那还不如开放出来，就像OpenAI开源GPT-1/2一样；
开源框架实现100%可复现的稳定RL训练！下图是基于Qwen3-8B进行的重复实验。两次运行，一条曲线，实现了结果的完美重合，为需要高精度复现的实验场景提供了可靠保障。这就是SGLang团队联合slime团队的最新开源成果。
起猛了，苹果怎么搞起跨界AI模型了？？发布了一个基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold，被网友戏称为“iFold”。SimpleFold没有花里胡哨的专属模块设计，就靠通用的Transformer模块，搭配流匹配生成范式，3B参数版本追平了该领域顶流模型谷歌AlphaFold2的性能。
OpenAI发布最新研究，却在里面夸了一波Claude。他们提出名为GDPval的新基准，用来衡量AI模型在真实世界具有经济价值的任务上的表现。具体来说，GDPval覆盖了对美国GDP贡献最大的9个行业中的44种职业，这些职业年均创收合计达3万亿美元。任务基于平均拥有14年经验的行业专家的代表性工作设计而成。
不怕故障的机器人大脑来了这个大脑，就是估值已达45亿美元（截至今年6月）的Skild AI新推出的Skild Brain，它在一个包含十万种机器人姿态的虚拟环境中，训练了相当于一千年的时间才得以成型。更值得一提的是，此模型从未在这些机器人上进行过训练，它对它们的控制能力完全是涌现出来的。
随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。 然而，现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对，泛化能力有限，且视
