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SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架,可从单张场景图像及其对应目标掩码中,同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成,在效率与稳健性上优于现有方法,虽有局限但应用潜力大。
Anthropic 2026 Agentic Coding 趋势报告:软件开发的 8 大变革
Anthropic《2026 Agentic Coding Trends Report》基于企业实战数据,总结了AI编程Agent重塑软件开发的8大趋势,分基础、能力、影响三类,附企业案例,还给出2026年四大优先事项。
ICLR 2026 | 机器人不够聪明?VLMgineer让大模型自己「发明工具」,从设计到使用全自动
宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer,一个全自动工具设计与使用框架,利用视觉语言模型和进化搜索,让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示,它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗?新基准揭示:表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类!
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试,评估多模态模型物理推理能力。测试显示,即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%,远不及人类的75.6%,且模型在多方面存在结构性缺陷。
OpenAI发长文自曝家丑:搞砸了GPT-4o更新,模型“拍马屁”复盘与总结
OpenAI官网发布长文,详细拆解了一次失败的GPT-4o模型更新。此次更新使模型变得“谄媚”,OpenAI解释了原因,包括奖励信号失衡等。还分析了部署前评审流程失效的因素,并表示从中学到诸多经验教训,将修改评审流程等。
ChatGPT大更新推出学习模式!“一夜之间1000个套壳应用又死了”
ChatGPT大更新,推出学习模式,像老师般引导思考,对多类用户开放。它由OpenAI与多方合作打造,结合学习科学成果。目前用提示词实现,未来会训练进模型,还将多方面改进,或重塑教育模式。
刚刚,智谱开源了他们的最强多模态模型,GLM-4.5v。
智谱接连开源GLM - 4.5和GLM - 4.5V,后者为多模态模型,总参数106B,在42个评测基准中41个达到SOTA。经测试,它视觉推理强、速度快,还有视频理解等功能,API定价良心,体现持续开放精神。
本地运行、支持视觉与工具调用:Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer,采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计,能在消费级硬件运行,经多项优化,在基准评估中表现出色,还支持多种框架。
前后端一起消失:AI Coding正在改写大厂工程师分工
大厂研发组织出现调整,美团前后端团队合并,蚂蚁网商让测试岗转研发岗。AI Coding普及使技术岗位划分重塑,前后端边界成“全栈能力”。AI编程工具虽有后端执行能力,但仍需资深工程师兜底。
混元3D开源端到端全景深度估计器,代码+精选全景数据已上线,在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注,但因全景数据稀缺、球面畸变问题,以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²,通过数据扩充引擎和SphereViT架构,提升性能,展现SOTA表现。