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【开源】build-your-own-x：30+领域造轮子教程，程序员内功提升指南

开源项目 build-your-own-x 收录 30+ 领域「从零造轮子」教程，解决学编程只知用不知原理的问题。涵盖 3D 渲染、AI 模型等多领域，多语言可选。介绍学习好处、使用方法，还推荐优质教程。

阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec，从表征学习、训练目标和推理策略层面设计，提升推理能力与稳定性。离线实验表现优，已在 Lazada 部署，带来显著商业收益，成果被 ICDE 2026 接收。

12月17日，在SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程凭自研LiteGS获3DGS重建挑战赛银奖。3DGS是下一代图形渲染技术，有巨大潜力但训练耗时久。摩尔线程开源LiteGS，实现全链路协同优化。

东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。

华盛顿大学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策，提出语义世界模型SWM，能预测未来语义信息，实验效果良好。

北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。

论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成，提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL，还提出 3D 生成框架 PhysXGen，实现从图像到真实 3D 资产的生成。

文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。

Google官方发布nano banana使用指南，介绍其核心能力，如角色一致性、精确局部编辑等，还给出写提示词的6要素、5种实用技巧，同时指出模型存在风格化不一致、文字渲染易出错等问题。

交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆，制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型，上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早，还提升了计算效率。