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，千寻智能的研究人员注意到，基于模仿学习的视觉运动策略中也存在类似现象，并在论文《Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?》中对此进行了深入探讨。
Transformer作者Llion Jones带着自己的初创公司Sakana AI，又来搞事情了。（doge）最新推出的开源框架——ShinkaEvolve，可以让LLM在自己写代码优化自己的同时，还能同时兼顾效率，be like为进化计算装上一个“加速引擎”。
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。
来自上海交通大学计算机学院、西蒙菲莎大学、清华大学、中国人民大学的合作团队，带来基于树形框架的智能表格问答系统（ST-Raptor），其不仅能精准捕捉表格中的复杂布局，还能自动生成表格操作指令，并一步步执行这些操作流程，最终准确回答用户提出的问题 —— 就像给 Excel 装上了一个会思考的 “AI 大脑”。
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）。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
CoT思维链的下一步是什么？ DeepMind提出帧链CoF（chain-of-frames）。
最近的报道指出，OpenAI 的 o3 模型已经在 Linux 内核中发现了一个零日漏洞；而本文的 KNighter 更进一步，通过自动生成静态分析检查器，把模型的洞察沉淀为工程可用、用户可见的逻辑规则，实现了规模化的软件漏铜、缺陷挖掘。
