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公里级场景也能稳住了，国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术，设计全局上下文模块和同步机制，提升长序列重建稳定性和精度，能处理超万帧几千米的场景。
ICLR 2026｜CMU等团队让AI生成的3D场景真正「站得住」：PAT3D把文生3D从能看推进到能模拟、能交互
现在3D AIGC虽能快速生成场景，但落地有问题，很多场景物理模拟时会暴露物体悬空等问题。CMU等团队提出PAT3D，目标是让生成的3D场景物理上站得住，可用于编辑、交互和仿真，且代码已开源。
京东广告大模型实战：GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐？
流量红利见顶，广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案，介绍 GRAM 架构，实现意图与商品语义对齐，控制推理时延，解决冷启动等问题，还分享算法与知识工程实践。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
RF-DETR-首个突破60 AP的实时检测器（附实战教程）
RF-DETR在COCO数据集上，实时检测精度首破60 mAP，兼顾实时性与高精度。它通过NAS找到Transformer实时运行的‘最优解’，迭代快，适用于多场景，还给出完整实战教程。
“为了一个功能，需要再造一个Google！”Jeff Dean最新对话：TPU的诞生，与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。
阿里SkillClaw：让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务，但技能部署后静态不变，改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构，将多用户交互作为技能改进信号，通过Agentic Evolver更新技能，经夜间验证后部署。
Anthropic开始抢科学家了？周薪2.7万驻场，专治Claude专家级错误
Anthropic新推出STEM Fellow岗位，招募STEM领域专家驻场三个月，周薪3800美元，用其判断力校准Claude输出质量。其三年来科研路线不断加码，正构建科研生态。AI科研瓶颈是判断力而非算力。
Agent不是关键！人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist，旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态，在多轮实验中表现出色，提升科研效率，推动AI真正接手科研流程。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。