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分割一切并不够，还要3D重建一切，SAM 3D来了
深夜 Meta 重大更新，上线 SAM 3D、SAM 3。SAM 3D 含物体与场景重建、人体形状与姿态估计两模型，能将 2D 图转 3D 重建结果。SAM 3 可检测、分割与跟踪图像视频物体。Meta 开放模型权重与代码，推体验平台。
6小时复刻AI IMO金牌成果，蚂蚁多智能体新进展已开源
2025年IMO赛场，顶尖大模型起初表现不佳后有突破。蚂蚁AWorld项目团队6小时复现并开源DeepMind解题结果，给出可一键运行系统。AWorld证明多智能体协同优势，还介绍复现思路、核心优势及体验方式。
深入解析多邻国的 FinOps 之旅：将云支出转化为工程洞察
多邻国在《每位工程师都该了解的 FinOps》中分享实践经验，将财务意识融入工程流程，用成本可视化机制让开发者了解成本影响，采用相关指标平衡创新与效率，借助工具优化成本，行业正从‘削减成本’转向‘数据驱动责任制’。
达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
PaddleOCR 3.0发布：OCR精度跃升13%，支持多语种、手写体与高精度文档解析
2025年5月20日，飞桨团队发布并开源PaddleOCR 3.0，适配飞桨框架3.0正式版。其提升文字识别精度，支持多文字类型和手写体识别，满足复杂文档解析需求，结合文心大模型4.5 Turbo提升关键信息抽取精度，还新增国产硬件支持。
终结多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提出ViF：无需改造模型，即插即用
多智能体协同做视觉任务常轮次越多错得越离谱，根源是信息传递方式有缺陷。新国立等研究人员提出轻量通用的ViF范式，无需改造基座模型，可大幅压制幻觉滚雪球，已入选ICLR 2026。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。