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仅需0.7秒单图像实时3D重建，开源扩散模型
单图像3D重建是计算机视觉难题，传统基于回归和生成式方法各有局限。Stability - AI开源SPAR3D模型，融合两种方法规避局限，仅0.7秒完成单图实时3D重建，实验显示性能显著优于其他基线方法。
彻底改写Transformer！「能量驱动架构」横空出世，通用推理时代要来了？
UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer（EBT）」架构，打破「前馈即推理」旧范式，以能量最小化模拟人类思维，训练更高效、推理更精准，在多方面超越传统Transformer。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
统一VLA范式！港科大开源StarVLA乐高式架构，复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭，方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA，提出「乐高式」统一架构，构建模块化开源底座，实现双向模块化，还支持多种训练范式，打通Sim2Real。
并行扩散架构突破极限，实现5分钟AI视频生成，「叫板」OpenAI与谷歌？
近日，CraftStory 推出 Model 2.0 视频生成系统，凭借并行扩散架构破解视频时长难题，可生成长达五分钟视频。其由 OpenCV 创建者 Victor Erukhimov 创立，此次突破或为企业带来商业价值，还计划开发新模型。
谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈！Hinton灵魂拷问：后悔Open吗？
谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究，通过‘测试时训练’机制，推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能，突破超长上下文瓶颈。
「AI 100」榜单启动招募，AI产品“年会”不能停丨量子位智库
2025年国内AI产品领域涌现众多关键词与颠覆性产品。为把握市场动向，量子位智库2025年度「AI 100」榜单开启招募，分三大板块评选，采用双重评估体系，含多周边内容。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
超越纯视觉模型！不改VLM标准架构，实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型不改架构，也能媲美纯视觉模型的3D理解能力。它通过视觉提示等策略，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶等领域带来前景。
独家｜章鱼动力完成近5000万美元首轮融资，并发布SYNTH 深思架构
AI科技评论独家获悉，物理AI公司章鱼动力完成近5000万美元首轮融资，由地平线等联合投资。同时发布围绕操作智能、物理世界建模与数据体系协同的SYNTH深思架构，资金将用于研发等。