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开源动态8

无需多视角,单图重建可交互3D模型!南洋理工开源结构推理框架

南洋理工大学团队提出MonoArt,将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程,通过四个关键模块逐步推理,无需外部先验,在PartNet - Mobility基准测试中表现领先,兼顾推理效率,还可用于下游任务。

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VGGT4D:无需训练,挖掘3D基础模型潜力,实现4D动态场景重建

香港科技大学(广州)与地平线研究团队提出 VGGT4D,无需训练,通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索,在动态物体分割等任务表现优异,为 4D 重建提供新思路。

机器之心
算法论文8

ICRA 2026|NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp:刷新跨智能体灵巧抓取SOTA,实现5FPS动态环境交互

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp,这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构,有跨智能体统一表征能力,在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%,刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

机器之心
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NUS、牛津等联合发布音视频智能综述:系统梳理大模型时代的AVI全景图

NUS领衔近10家机构发布音视频智能综述,系统梳理大模型时代AVI发展全貌,涵盖感知、生成与交互,复盘子方向工作,构建任务蓝图,整理评测体系,总结基础技术,还探讨应用、安全及未来研究方向。

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《动手写AI Agent》上下文工程:比 Prompt Engineering 更重要的事

文章围绕AI Agent的上下文工程展开,指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织,包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令,还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。

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OpenClaw 火了半年,Agent 执行层依然是工程空白

当前主流 Agent 工具链执行层基本空白,Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件,获取三类运行时数据,具备感知 - 判断 - 执行运行时,有多种核心能力,适合特定场景团队评估。

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开源动态8

世界模型评测的最大盲区,被这个新基准捅破了

过去一年,‘世界模型’成视频生成领域热词,厂商强调产品要模拟真实世界运行规律,但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此,研究者提出新基准MemoBench,测试了主流模型,揭示其短板。

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下一代搜索:通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合

本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁,创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变,还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践,显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。

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好玩!AI模仿人类‘空像错觉’,开启想象力之旅

越南国立大学提出Shape2Animal框架,模仿人类‘空想性错觉’,将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程,结合多种技术生成画面,但也继承了基础模型的一些局限性。

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Agent总 “掉链子”?它只是缺这 4 项外挂必备技能

Anthropic工程师团队揭秘给智能体定制技能包,解决现实问题。Anthropic总结智能体在现实任务中目标模糊、步骤混乱等短板,针对性设计任务拆解、状态感知等4大核心技能,让其扎根现实搞定复杂任务。

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