「3D空间推理」共找到 3983 篇相关文章
3.8K星爆款！Google「langextract」可视化溯源，信息抽取神器
Google的「langextract」在GitHub获3.8K星，是信息抽取神器。它有精准源定位、可靠结构化输出等特点，支持多种LLM，适用于各领域，文章还给出实战代码示例。
DeepSeek又拿第一！首创「因果流」视觉推理，超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2，引入DeepEncoder V2视觉编码器，打破传统模型扫描限制，模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题，在多项测试中表现出色，还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
两个小时，10美元，Karpathy做了一个《指环王》3D游戏
Andrej Karpathy 让 Opus 5 根据《指环王》开篇文字，用 Three.js 制作三维场景，成本约 10 美元，两小时写出 5500 行代码。虽效果粗糙但有趣，他设想未来大模型能按需生成虚拟世界，不过也暴露大模型难以检查成果的问题。
北大开源统一世界模型框架：多类合成推理任务一套搞定
世界模型研究中，不同任务存在接口不统一等问题。北大DCAI课题组联合多方推出OpenWorldLib推理框架，整合多模态能力，构建标准化接口体系，在多任务上评估效果良好，降低研发门槛。
Transformer危！谷歌MoR架构发布：内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions（MoR），推理速度提高2倍、KV内存减半，首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源，研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
重塑AI记忆边界：MemOS开源！时序推理较OpenAI提升159%
近日，记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构，实现AI记忆结构化管理，性能超OpenAI等方案，未来将成立社区、推进应用及持续迭代。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集，训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色，部分超越GPT - 5，还展现出泛化等能力，且能赋能具身智能。
比Qwen3-Max更Max？夸克抢先用上最新闭源模型
10月23日夸克上线对话助手，采用比Qwen3 - Max更优的Qwen最新闭源模型，实现AI搜索与对话深度融合。经测试其搜索、理解、写作等能力出色，技术架构创新，是阿里‘模型即应用’战略体现。