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VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互

华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。

2023年底Google裁撤数据科学家引发关注，AI+BI普及使岗位裁撤风潮蔓延至工业领域。2025年7月TDengine发布TDengine IDMP，主打“无问智推”，有望带来数据消费范式革命，加速工业智能化转型。

清华系具身智能企业灵御智能完成数千万元天使轮融资，累计融资近亿元。其聚焦打造具身数据Infra，研发TeleAvatar和TeleDroid构建数据采集母机，锁定三类应用场景，还从两方面压缩成本。

开源项目Hyperframes刷屏，它是基于HTML的视频渲染框架，不用视频大模型，用普通语言模型就能生成可控视频。它与Remotion有区别，选了对AI友好的路，还介绍了安装、使用方法和适用场景。

AI产品有可用性易用性临界点，跨过该点即GPT时刻。纳米AI让AI视频接近此时刻，普通人用简单提示词就能做视频，其超级搜索基于多智能体架构，像小视频团队分工工作。

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。

本文展望数据科学未来，强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战，提出收集处理原则，指出要重视数据系统逻辑与架构研究，建立标准协议框架，促进AI健康发展。

作者分享在LibTV用「深度动作捕捉」功能做AI视频，将视频动作提取成深度图，可减少AI视频生成失败率，且不花积分，深度图管几何，提示词管外观，提一次能用多次。

在 12 月 13 日 GAIR 大会“数据&一脑多形”分论坛上，探讨了数据价值重构与“一脑多形”架构革命。多位嘉宾围绕具身智能数据、“一脑多形”技术展开分享与讨论，为人工智能发展提供新思路。

首个AI视频生成全球挑战赛来袭，多位大佬发起，20万大奖待拿。大赛聚焦AI视频生成「一致性」挑战，设主赛道和创意赛道，分别面向技术派和创作者，旨在推动视频生成技术发展。