「3D空间理解」共找到 3064 篇相关文章
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
英伟达MIT出手！华人团队重磅开源，大模型推理内存暴降10倍
英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention，核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性，保留关键部分。它使内存消耗降10倍，吞吐量提2.5倍，还提供vLLM集成和MLX实验性支持。
5.1K Star！Codebuff 把整个 AI 编程团队装进你的终端！
Codebuff是开源AI编程助手，获超5.1k stars。其多智能体架构让不同智能体分工协作，理解代码上下文更好、编辑更准。官方测试中完成率61%，超Claude Code。它免费且上手简单，还能创建自定义智能体。
把视频变成图文博客：Agent + 豆包 Seed2.0 lite 重做 Karpathy 两年前的工作流
本文以重做 Karpathy 两年前工作流为例，介绍用 Agent + 豆包 Seed2.0 lite 将视频转为图文博客的方法。详述四步流程，指出其局限，还说明该模式可用于竞品直播追踪、在线课堂报告、游戏赛后复盘等场景。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
Skill 火了，但它可能只是个过渡品
大家认为给 Agent 装技能包是未来，但云玦科技的“零 Skill Agent”能自己造工具并碾压基于 Gemini 3 Pro 的 Agent。文章回顾 Agent 用工具三阶段，指出 Skill 是过渡品，不过现阶段仍实用，未来会进化。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
OCR 发生了一件反直觉的事
百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5，在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大，效果越好’，认为 OCR 中数据质量比参数重要，通过实验证明并优化数据。
中国科幻大会聚合力 铸就首钢园未来产业新高地
2026第十届中国科幻大会3月27日开幕，这是该盛会第六次落地首钢园。自2020年结缘，首钢未来数字空间创新高地渐成实景。首钢聚焦科幻等新质生产力领域，构建多元体验矩阵，以“会”聚产，推动科幻产业生态繁荣发展。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。